本期内容：

1、解密Spark Streaming Job架构和运行机制

2、解密Spark Streaming 容错架构和运行机制

一、解密Spark Streaming Job架构和运行机制

通过代码洞察Job的执行过程：

object OnlineForeachRDD2DB {
  def main(args: Array[String]){
    /*
      * 第1步：创建Spark的配置对象SparkConf，设置Spark程序的运行时的配置信息
      */
    val conf = new SparkConf() //创建SparkConf对象
    conf.setAppName("OnlineForeachRDD") //设置应用程序的名称
//    conf.setMaster("spark://Master:7077") //此时，程序在Spark集群
    conf.setMaster("local[6]"）
 
    //设置batchDuration时间间隔来控制Job生成的频率并且创建Spark Streaming执行的入口
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
  
    val lines = ssc.socketTextStream("Master", 9999)
  
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)
    wordCounts.foreachRDD { rdd =>
      rdd.foreachPartition { partitionOfRecords => {
        // ConnectionPool is a static, lazily initialized pool of connections
        val connection = ConnectionPool.getConnection()
        partitionOfRecords.foreach(record => {
          val sql = "insert into streaming_itemcount(item,count) values(‘" + record._1 + "‘," + record._2 + ")"
          val stmt = connection.createStatement();
          stmt.executeUpdate(sql);
  
        })
        ConnectionPool.returnConnection(connection)  // return to the pool for future reuse
      }
      }
    }
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

通过观察Job在Spark集群上运行的Log和结合源代码分析出如下流程：

1. 创建SparkConf,设置Spark程序运行时的配置信息;
2. 创建StreamingContext，设置batchDuration时间间隔来控制Job生成的频率并且创建Spark Streaming执行的入口；
3. 在创建StreamingContext的过程中，会实例化JobScheduler和JobGenerator，调用StreamingContext的start方法时，在JobScheduler.start()内部实例化EventLoop，并执行EventLoop.start()进行消息循环，在JobScheduler的start方法内部会构造JobGenerator和ReveiverTracker,并分别调用它们的start方法；
4. JobGenerator启动后会不断的根据batchDuration生成一个个的Job；
5. ReceiverTracker启动后首先在Spark Cluster中启动Receiver，其实是在Executor中首先启动ReceiverSupervisor，Receiver收到数据后会通过ReceiverSupervisor存储到Executor并且把数据的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(元数据：数据存储的位置、索引等)。

6. 时间不断的流动，job怎么产生的？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？

         * 1，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；

         *   2，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；

二、解密Spark Streaming 容错架构和运行机制

特别感谢王家林老师的独具一格的讲解：

王家林老师名片：

中国Spark第一人

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原文：http://www.cnblogs.com/game-bigdata/p/5468282.html