Spark 定制版：003~Spark Streaming（三）
本讲内容：
a. Spark Streaming Job 架构和运行机制
b. Spark Streaming Job 容错架构和运行机制
注：本讲内容基于Spark 1.6.1版本（在2016年5月来说是Spark最新版本）讲解。
上节回顾:
上节课谈到Spark Streaming是基于DStream编程。DStream是逻辑级别的，而RDD是物理级别的。DStream是随着时间的流动内部将集合封装RDD。对DStream的操作，归根结底还是对其RDD进行的操作。
如果将Spark Streaming放在坐标系中，并以Y轴表示对RDD的操作，RDD的依赖关系构成了整个job的逻辑应用，以X轴作为时间。随着时间的流逝，以固定的时间间隔（Batch Interval）产生一个个job实例，进而在集群中运行。
同时也为大家详细总结并揭秘 Spark Streaming五大核心特征：特征1：逻辑管理、特征2：时间管理、特征3：流式输入和输出、特征4：高容错、特征5：事务处理。最后结合Spark Streaming源码做了进一步解析。
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开讲
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由上一讲可以得知，以固定的时间间隔（Batch Interval）产生一个个job实例。那么在时间维度和空间维度组成的时空维度的Spark Streaming中，Job的架构和运行机制、及其容错架构和运行机制是怎样的呢？
那我们从爱因斯坦的相对时空讲起吧：
a、时间和空间是紧密联系的统一体，也称为时空连续体。
b、时空是相对的，不同的观察者看到的时间，长度，质量都可以不一样。
c、对于两个没有联系的事件，没有绝对的先后顺序。但是因果关系可以确定事件的先后，比如Job的实例产生并运行在集群中，那么Job实例的产生事件必然发生在Job运行集群中之前。
就是说Job的实例产生和单向流动的时间之间，没有必然的联系；在这里时间只是一种假象。
怎么更好的理解这句话呢？那我们就得从以下方面为大家逐步解答。
什么是Spark Streaming Job 架构和运行机制 ？
对于一般的Spark应用程序来说，是RDD的action操作触发了Job的运行。那对于SparkStreaming来说，Job是怎么样运行的呢？我们在编写SparkStreaming程序的时候，设置了BatchDuration，Job每隔BatchDuration时间会自动触发，这个功能是Spark Streaming框架提供了一个定时器，时间一到就将编写的程序提交给Spark，并以Spark job的方式运行。
通过案例透视Job架构和运行机制
案例代码如下：
将上述代码打成JAR包，再上传到集群中运行
集群中运行结果如下
运行过程总图如下
案例详情解析
a、 首先通过StreamingContext调用start方法，其内部再启动JobScheduler的Start方法，进行消息循环；
(StreamingContext.scala,610行代码) 
（JobScheduler.scala,83行代码） 
b、 在JobScheduler的start内部会构造JobGenerator和ReceiverTacker；
（JobScheduler.scala,82、83行代码） 
c、 然后调用JobGenerator和ReceiverTacker的start方法执行以下操作：
（JobScheduler.scala,79、98行代码） 
（ReceiverTacker.scala,149、157行代码） 
- JobGenerator启动后会不断的根据batchDuration生成一个个的Job ；
（JobScheduler.scala,208行代码） 
- ReceiverTracker的作用主要是两点：
1.对Receiver的运行进行管理，ReceiverTracker启动时会调用lanuchReceivers()方法，进而会使用rpc通信启动Receiver(实际代码中，Receiver外面还有一层包装ReceiverSupervisor实现高可用)
（ReceiverTracker.scala,423行代码） 
2.管理Receiver的元数据，供Job对数据进行索引，元数据的核心结构是receivedBlockTracker
（ReceiverTracker.scala,106~112行代码） 
d、 在Receiver收到数据后会通过ReceiverSupervisor存储到Executor的BlockManager中 ；
e、 同时把数据的Metadata信息发送给Driver中的ReceiverTracker，在ReceiverTracker内部会通过ReceivedBlockTracker来管理接受到的元数据信息；
这里面涉及到两个Job的概念：
每个BatchInterval会产生一个具体的Job，其实这里的Job不是Spark Core中所指的Job，它只是基于DStreamGraph而生成的RDD的DAG而已，从Java角度讲，相当于Runnable接口实例，此时要想运行Job需要提交给JobScheduler，在JobScheduler中通过线程池的方式找到一个单独的线程来提交Job到集群运行（其实是在线程中基于RDD的Action触发真正的作业的运行）
为什么使用线程池呢？
a 、作业不断生成，所以为了提升效率，我们需要线程池；这和在Executor中通过线程池执行Task有异曲同工之妙；
b 、有可能设置了Job的FAIR公平调度的方式，这个时候也需要多线程的支持；
Spark Streaming Job 容错架构和运行机制
Spark Streaming是基于DStream的容错机制，DStream是随着时间流逝不断的产生RDD，也就是说DStream是在固定的时间上操作RDD，容错会划分到每一次所形成的RDD。
Spark Streaming的容错包括 Executor 与 Driver两方面的容错机制 ：
a、 Executor 容错：
1. 数据接收：分布式方式、wal方式，先写日志再保存数据到Executor
2. 任务执行安全性 Job基于RDD容错 ：
b、Driver容错 ： checkpoint 。
基于RDD的特性，它的容错机制主要就是两种：
1. 基于checkpoint；
在stage之间，是宽依赖，产生了shuffle操作，lineage链条过于复杂和冗长，这时候就需要做checkpoint。
2. 基于lineage（血统）的容错：
一般而言，spark选择血统容错，因为对于大规模的数据集，做检查点的成本很高。
考虑到RDD的依赖关系，每个stage内部都是窄依赖，此时一般基于lineage容错，方便高效。
总结： stage内部做lineage，stage之间做checkpoint。
备注：
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3、新浪微博: http://www.weibo.com/ilovepains