这一章要讲Spark Streaming，讲之前首先回顾下它的用法，具体用法请参照《Spark Streaming编程指南》。
Example代码分析
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1));
// 获得一个DStream负责连接 监听端口:地址
val lines = ssc.socketTextStream(serverIP, serverPort);
// 对每一行数据执行Split操作
val words = lines.flatMap(_.split(" "));
// 统计word的数量
val pairs = words.map(word => (word, 1));
val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _);
// 输出结果
wordCounts.print();
ssc.start(); // 开始
ssc.awaitTermination(); // 计算完毕退出
1、首先实例化一个StreamingContext
2、调用StreamingContext的socketTextStream
3、对获得的DStream进行处理
4、调用StreamingContext是start方法，然后等待
我们看StreamingContext的socketTextStream方法吧。
def socketTextStream(
hostname: String,
port: Int,
storageLevel: StorageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2
): ReceiverInputDStream[String] = {
socketStream[String](hostname, port, SocketReceiver.bytesToLines, storageLevel)
}
1、StoageLevel是StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2
2、使用SocketReceiver的bytesToLines把输入流转换成可遍历的数据
继续看socketStream方法，它直接new了一个
new SocketInputDStream[T](this, hostname, port, converter, storageLevel)
继续深入挖掘SocketInputDStream，追述一下它的继承关系，SocketInputDStream>>ReceiverInputDStream>>InputDStream>>DStream。
具体实现ReceiverInputDStream的类有好几个，基本上都是从网络端来数据的。
它实现了ReceiverInputDStream的getReceiver方法，实例化了一个SocketReceiver来接收数据。
SocketReceiver的onStart方法里面调用了receive方法，处理代码如下：
socket = new Socket(host, port)
val iterator = bytesToObjects(socket.getInputStream())
while(!isStopped && iterator.hasNext) {
store(iterator.next)
}
1、new了一个Socket来接收数据，用bytesToLines方法把InputStream转换成一行一行的字符串。
2、把每一行数据用store方法保存起来，store方法是从SocketReceiver的父类Receiver继承而来，内部实现是:
def store(dataItem: T) {
executor.pushSingle(dataItem)
}
executor是ReceiverSupervisor类型，Receiver的操作都是由它来处理。这里先不深纠，后面我们再说这个pushSingle的实现。
到这里我们知道lines的类型是SocketInputDStream，然后对它是一顿的转换，flatMap、map、reduceByKey、print，这些方法都不是RDD的那种方法，而是DStream独有的。
讲到上面这几个方法，我们开始转入DStream了，flatMap、map、reduceByKey、print方法都涉及到DStream的转换，这和RDD的转换是类似的。我们讲一下reduceByKey和print。
reduceByKey方法和RDD一样，调用的combineByKey方法实现的，不一样的是它直接new了一个ShuffledDStream了，我们接着看一下它的实现吧。
override def compute(validTime: Time): Option[RDD[(K,C)]] = {
parent.getOrCompute(validTime) match {
case Some(rdd) => Some(rdd.combineByKey[C](createCombiner, mergeValue, mergeCombiner, partitioner, mapSideCombine))
case None => None
}
}
在compute阶段，对通过Time获得的rdd进行reduceByKey操作。接下来的print方法也是一个转换：
new ForEachDStream(this, context.sparkContext.clean(foreachFunc)).register()
打印前十个，超过10个打印"..."。需要注意register方法。
ssc.graph.addOutputStream(this)
它会把代码插入到当前的DStream添加到outputStreams里面，后面输出的时候如果没有outputStream就不会有输出，这个需要记住哦！
启动过程分析
前戏结束之后，ssc.start() 高潮开始了。 start方法很小，最核心的一句是JobScheduler的start方法。我们得转到JobScheduler方法上面去。
下面是start方法的代码：
def start(): Unit = synchronized {
// 接受到JobSchedulerEvent就处理事件 eventActor = ssc.env.actorSystem.actorOf(Props(new Actor {
def receive = {
case event: JobSchedulerEvent => processEvent(event)
}
}), "JobScheduler")
listenerBus.start()
receiverTracker = new ReceiverTracker(ssc)
receiverTracker.start()
jobGenerator.start()
}
1、启动了一个Actor来处理JobScheduler的JobStarted、JobCompleted、ErrorReported事件。
2、启动StreamingListenerBus作为监听器。
3、启动ReceiverTracker。
4、启动JobGenerator。
我们接下来看看ReceiverTracker的start方法。
def start() = synchronized {if (!receiverInputStreams.isEmpty) {
actor = ssc.env.actorSystem.actorOf(Props(new ReceiverTrackerActor), "ReceiverTracker")
receiverExecutor.start()
}
}
1、首先判断了一下receiverInputStreams不能为空，那receiverInputStreams是怎么时候写入值的呢？答案在SocketInputDStream的父类InputDStream当中，当实例化InputDStream的时候会在DStreamGraph里面添加InputStream。
abstract class InputDStream[T: ClassTag] (@transient ssc_ : StreamingContext) extends DStream[T](ssc_) {
ssc.graph.addInputStream(this)
//....
}
2、实例化ReceiverTrackerActor，它负责RegisterReceiver（注册Receiver）、AddBlock、ReportError(报告错误)、DeregisterReceiver（注销Receiver）等事件的处理。
3、启动receiverExecutor（实际类是ReceiverLauncher，这名字起得。。），它主要负责启动Receiver，start方法里面调用了startReceivers方法吧。
private def startReceivers() {View Code
// 对应着上面的那个例子，getReceiver方法获得是SocketReceiver
val receivers = receiverInputStreams.map(nis => {
val rcvr = nis.getReceiver()
rcvr.setReceiverId(nis.id)
rcvr
})
// 查看是否所有的receivers都有优先选择机器，这个需要重写Receiver的preferredLocation方法，目前只有FlumeReceiver重写了
val hasLocationPreferences = receivers.map(_.preferredLocation.isDefined).reduce(_ && _)
// 创建一个并行receiver集合的RDD, 把它们分散到各个worker节点上
val tempRDD =
if (hasLocationPreferences) {
val receiversWithPreferences = receivers.map(r => (r, Seq(r.preferredLocation.get)))
ssc.sc.makeRDD[Receiver[_]](receiversWithPreferences)
} else {
ssc.sc.makeRDD(receivers, receivers.size)
}
// 在worker节点上启动Receiver的方法，遍历所有Receiver，然后启动
val startReceiver = (iterator: Iterator[Receiver[_]]) => {
if (!iterator.hasNext) {
throw new SparkException("Could not start receiver as object not found.")
}
val receiver = iterator.next()
val executor = new ReceiverSupervisorImpl(receiver, SparkEnv.get)
executor.start()
executor.awaitTermination()
}
// 运行这个重复的作业来确保所有的slave都已经注册了，避免所有的receivers都到一个节点上
if (!ssc.sparkContext.isLocal) {
ssc.sparkContext.makeRDD(1 to 50, 50).map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _, 20).collect()
}
// 把receivers分发出去，启动
ssc.sparkContext.runJob(tempRDD, startReceiver)
}
1、遍历receiverInputStreams获取所有的Receiver。
2、查看这些Receiver是否全都有优先选择机器。
3、把SparkContext的makeRDD方法把所有Receiver包装到ParallelCollectionRDD里面，并行度是Receiver的数量。
4、发个小任务给确保所有的slave节点都已经注册了（这个小任务有点儿莫名其妙，感觉怪怪的）。
5、提交作业，启动所有Receiver。
Spark写得实在是太巧妙了，居然可以把Receiver包装在RDD里面，当做是数据来处理！
启动Receiver的时候，new了一个ReceiverSupervisorImpl，然后调的start方法，主要干了这么三件事情，代码就不贴了。
1、启动BlockGenerator。
2、调用Receiver的OnStart方法，开始接受数据，并把数据写入到ReceiverSupervisor。
3、调用onReceiverStart方法，发送RegisterReceiver消息给driver报告自己启动了。
保存接收到的数据
ok，到了这里，重点落到了BlockGenerator。前面说到SocketReceiver把接受到的数据调用ReceiverSupervisor的pushSingle方法保存。
// 这是ReceiverSupervisorImpl的方法
def pushSingle(data: Any) { blockGenerator += (data)
}
// 这是BlockGenerator的方法
def += (data: Any): Unit = synchronized {
currentBuffer += data
}
我们看一下它的start方法吧。
def start() {
blockIntervalTimer.start()
blockPushingThread.start()
}View Code
它启动了一个定时器RecurringTimer和一个线程执行keepPushingBlocks方法。
先看RecurringTimer的实现：
while (!stopped) {
clock.waitTillTime(nextTime)
callback(nextTime)
prevTime = nextTime
nextTime += period
}
每隔一段时间就执行callback函数，callback函数是new的时候传进来的，是BlockGenerator的updateCurrentBuffer方法。
private def updateCurrentBuffer(time: Long): Unit = synchronized {
try {
val newBlockBuffer = currentBuffer
currentBuffer = new ArrayBuffer[Any]
if (newBlockBuffer.size > 0) {
val blockId = StreamBlockId(receiverId, time - blockInterval)
val newBlock = new Block(blockId, newBlockBuffer)
blocksForPushing.put(newBlock)
} } catch {case t: Throwable =>
reportError("Error in block updating thread", t)
}
}
它new了一个Block出来，然后添加到blocksForPushing这个ArrayBlockingQueue队列当中。
提到这里，有两个参数需要大家注意的：
spark.streaming.blockInterval 默认值是200
spark.streaming.blockQueueSize 默认值是10
这是前面提到的间隔时间和队列的长度，间隔时间默认是200毫秒，队列是最多能容纳10个Block，多了就要阻塞了。
我们接下来看一下BlockGenerator另外启动的那个线程执行的keepPushingBlocks方法到底在干什么？
private def keepPushingBlocks() {
while(!stopped) { Option(blocksForPushing.poll(100, TimeUnit.MILLISECONDS)) match {
case Some(block) => pushBlock(block)
case None =>
}
}
// ...退出之前把剩下的也输出去了 }
它在把blocksForPushing中的block不停的拿出来，调用pushBlock方法，这个方法属于在实例化BlockGenerator的时候，从ReceiverSupervisorImpl传进来的BlockGeneratorListener的。
private val blockGenerator = new BlockGenerator(new BlockGeneratorListener {
def onError(message: String, throwable: Throwable) {
reportError(message, throwable)
}
def onPushBlock(blockId: StreamBlockId, arrayBuffer: ArrayBuffer[_]) {
pushArrayBuffer(arrayBuffer, None, Some(blockId))
}
}, streamId, env.conf)
1、reportError，通过actor向driver发送错误报告消息ReportError。
2、调用pushArrayBuffer保存数据。
下面是pushArrayBuffer方法：
def pushArrayBuffer(arrayBuffer: ArrayBuffer[_], optionalMetadata: Option[Any], optionalBlockId: Option[StreamBlockId]
) {
val blockId = optionalBlockId.getOrElse(nextBlockId)
val time = System.currentTimeMillis
blockManager.put(blockId, arrayBuffer.asInstanceOf[ArrayBuffer[Any]], storageLevel, tellMaster = true)
reportPushedBlock(blockId, arrayBuffer.size, optionalMetadata)
}
1、把Block保存到BlockManager当中，序列化方式为之前提到的StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2（内存不够就写入到硬盘，并且在2个节点上保存的方式）。
2、调用reportPushedBlock给driver发送AddBlock消息，报告新添加的Block，ReceiverTracker收到消息之后更新内部的receivedBlockInfo映射关系。
处理接收到的数据
前面只讲了数据的接收和保存，那数据是怎么处理的呢？
之前一直讲ReceiverTracker，而忽略了之前的JobScheduler的start方法里面最后启动的JobGenerator。
def start(): Unit = synchronized {
eventActor = ssc.env.actorSystem.actorOf(Props(new Actor {
def receive = {
case event: JobGeneratorEvent => processEvent(event)
}
}), "JobGenerator")
if (ssc.isCheckpointPresent) {
restart()
} else {
startFirstTime()
}
}
1、启动一个actor处理JobGeneratorEvent事件。
2、如果是已经有CheckPoint了，就接着上次的记录进行处理，否则就是第一次启动。
我们先看startFirstTime吧，CheckPoint以后再说吧，有点儿小复杂。
private def startFirstTime() {
val startTime = new Time(timer.getStartTime())
graph.start(startTime - graph.batchDuration)
timer.start(startTime.milliseconds)
}
1、timer.getStartTime计算出来下一个周期的到期时间，计算公式：(math.floor(clock.currentTime.toDouble / period) + 1).toLong * period，以当前的时间/除以间隔时间，再用math.floor求出它的上一个整数（即上一个周期的到期时间点），加上1，再乘以周期就等于下一个周期的到期时间。
2、启动DStreamGraph，启动时间=startTime - graph.batchDuration。
3、启动Timer，我们看看它的定义：
private val timer = new RecurringTimer(clock, ssc.graph.batchDuration.milliseconds,
longTime => eventActor ! GenerateJobs(new Time(longTime)), "JobGenerator")
到这里就清楚了，DStreamGraph的间隔时间就是timer的间隔时间，启动时间要设置成比Timer早一个时间间隔，原因再慢慢探究。
可以看出来每隔一段时间，Timer给eventActor发送GenerateJobs消息，我们直接去看它的处理方法generateJobs吧，中间忽略了一步，大家自己看。
private def processEvent(event: JobGeneratorEvent) {View Code
event match {
case GenerateJobs(time) => generateJobs(time)
case ClearMetadata(time) => clearMetadata(time)
case DoCheckpoint(time) => doCheckpoint(time)
case ClearCheckpointData(time) => clearCheckpointData(time)
}
}
下面是generateJobs方法。
private def generateJobs(time: Time) {
SparkEnv.set(ssc.env)
Try(graph.generateJobs(time)) match {
case Success(jobs) =>
val receivedBlockInfo = graph.getReceiverInputStreams.map { stream =>
val streamId = stream.id
val receivedBlockInfo = stream.getReceivedBlockInfo(time)
(streamId, receivedBlockInfo)
}.toMap
jobScheduler.submitJobSet(JobSet(time, jobs, receivedBlockInfo))
case Failure(e) =>
jobScheduler.reportError("Error generating jobs for time " + time, e)
}
eventActor ! DoCheckpoint(time)
}
1、DStreamGraph生成jobs。
2、从stream那里获取接收到的Block信息。
3、调用submitJobSet方法提交作业。
4、提交完作业之后，做一个CheckPoint。
先看DStreamGraph是怎么生成的jobs。
def generateJobs(time: Time): Seq[Job] = {
val jobs = this.synchronized {
outputStreams.flatMap(outputStream => outputStream.generateJob(time))
}
jobs
}
outputStreams在这个例子里面是print这个方法里面添加的，这个在前面说了，我们继续看DStream的generateJob。
private[streaming] def generateJob(time: Time): Option[Job] = {View Code
getOrCompute(time) match {
case Some(rdd) => {
val jobFunc = () => {
val emptyFunc = { (iterator: Iterator[T]) => {} }
context.sparkContext.runJob(rdd, emptyFunc)
}
Some(new Job(time, jobFunc))
}
case None => None
}
}
1、调用getOrCompute方法获得RDD
2、new了一个方法去提交这个作业，缺什么都不做
为什么呢？这是直接跳转的错误，呵呵，因为这个outputStream是print方法返回的，它应该是ForEachDStream，所以我们应该看的是它里面的generateJob方法。
override def generateJob(time: Time): Option[Job] = {View Code
parent.getOrCompute(time) match {
case Some(rdd) =>
val jobFunc = () => {
foreachFunc(rdd, time)
}
Some(new Job(time, jobFunc))
case None => None
}
}
这里请大家千万要注意，不要在这块被卡住了。
我们看看它这个RDD是怎么出来的吧。
private[streaming] def getOrCompute(time: Time): Option[RDD[T]] = {View Code
// If this DStream was not initialized (i.e., zeroTime not set), then do it
// If RDD was already generated, then retrieve it from HashMap
generatedRDDs.get(time) match {
// 这个RDD已经被生成过了，直接用就是了
case Some(oldRDD) => Some(oldRDD)
// 还没生成过，就调用compte函数生成一个
case None => {
if (isTimeValid(time)) {
compute(time) match {
case Some(newRDD) =>
// 设置保存的级别
if (storageLevel != StorageLevel.NONE) {
newRDD.persist(storageLevel)
}
// 如果现在需要，就做CheckPoint
if (checkpointDuration != null && (time - zeroTime).isMultipleOf(checkpointDuration)) {
newRDD.checkpoint()
}
// 添加到generatedRDDs里面去，可以再次利用
generatedRDDs.put(time, newRDD)
Some(newRDD)
case None =>
None
}
} else {
None
}
}
}
}
从上面的方法可以看出来它是通过每个DStream自己实现的compute函数得出来的RDD。我们找到SocketInputDStream，没有compute函数，在父类ReceiverInputDStream里面找到了。
override def compute(validTime: Time): Option[RDD[T]] = {
// 如果出现了时间比startTime早的话，就返回一个空的RDD，因为这个很可能是master挂了之后的错误恢复
if (validTime >= graph.startTime) { val blockInfo = ssc.scheduler.receiverTracker.getReceivedBlockInfo(id)
receivedBlockInfo(validTime) = blockInfo
val blockIds = blockInfo.map(_.blockId.asInstanceOf[BlockId])
Some(new BlockRDD[T](ssc.sc, blockIds))
} else {
Some(new BlockRDD[T](ssc.sc, Array[BlockId]()))
}
}
通过DStream的id把receiverTracker当中把接收到的block信息全部拿出来，记录到ReceiverInputDStream自身的receivedBlockInfo这个HashMap里面，就把RDD返回了，RDD里面实际包含的是Block的id的集合。
现在我们就可以回到之前JobGenerator的generateJobs方法，我们就清楚它这句是提交的什么了。
jobScheduler.submitJobSet(JobSet(time, jobs, receivedBlockInfo))
JobSet是记录Job的完成情况的，直接看submitJobSet方法吧。
def submitJobSet(jobSet: JobSet) {View Code
if (jobSet.jobs.isEmpty) {
} else {
jobSets.put(jobSet.time, jobSet)
jobSet.jobs.foreach(job => jobExecutor.execute(new JobHandler(job)))
}
}
遍历jobSet里面的所有jobs，通过jobExecutor这个线程池提交。我们看一下JobHandler就知道了。
private class JobHandler(job: Job) extends Runnable {
def run() {
eventActor ! JobStarted(job)
job.run()
eventActor ! JobCompleted(job)
}
}
1、通知eventActor处理JobStarted事件。
2、运行job。
3、通知eventActor处理JobCompleted事件。
这里的重点是job.run，事件处理只是更新相关的job信息。
def run() {
result = Try(func())
}
在遍历BlockRDD的时候，在compute函数获取该Block（详细请看BlockRDD），然后对这个RDD的结果进行打印。
到这里就算结束了，最后来个总结吧，图例在下一章补上，这一章只是过程分析:
1、可以有多个输入，我们可以通过StreamingContext定义多个输入，比如我们监听多个（host，ip），可以给它们定义各自的处理逻辑和输出，输出方式不仅限于print方法，还可以有别的方法，saveAsTextFiles和saveAsObjectFiles。这块的设计是支持共享StreamingContext的。
2、StreamingContext启动了JobScheduler，JobScheduler启动ReceiverTracker和JobGenerator。
3、ReceiverTracker是通过把Receiver包装成RDD的方式，发送到Executor端运行起来的，Receiver起来之后向ReceiverTracker发送RegisterReceiver消息。
3、Receiver把接收到的数据，通过ReceiverSupervisor保存。
4、ReceiverSupervisorImpl把数据写入到BlockGenerator的一个ArrayBuffer当中。
5、BlockGenerator内部每个一段时间（默认是200毫秒）就把这个ArrayBuffer构造成Block添加到blocksForPushing当中。
6、BlockGenerator的另外一条线程则不断的把加入到blocksForPushing当中的Block写入到BlockManager当中，并向ReceiverTracker发送AddBlock消息。
7、JobGenerator内部有个定时器，定期生成Job，通过DStream的id，把ReceiverTracker接收到的Block信息从BlockManager上抓取下来进行处理，这个间隔时间是我们在实例化StreamingContext的时候传进去的那个时间，在这个例子里面是Seconds(1)。
岑玉海
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