本期内容：
1 JobScheduler内幕实现
2 深度思考
一切不能进行实时流处理的数据都是无效的数据。在流处理时代，SparkStreaming有着强大吸引力，而且发展前景广阔，加之Spark的生态系统，Streaming可以方便调用其他的诸如SQL，MLlib等强大框架，它必将一统天下。
Spark Streaming运行时与其说是Spark Core上的一个流式处理框架，不如说是Spark Core上的一个最复杂的应用程序。如果可以掌握Spark streaming这个复杂的应用程序，那么其他的再复杂的应用程序都不在话下了。这里选择Spark Streaming作为版本定制的切入点也是大势所趋。
在job生成方法中JobGenerator中会每隔batchInterval时间会动态的生成JobSet提交给JobScheduler
private def generateJobs(time: Time) {
// Set the SparkEnv in this thread, so that job generation code can access the environment
// Example: BlockRDDs are created in this thread, and it needs to access BlockManager
// Update: This is probably redundant after threadlocal stuff in SparkEnv has been removed.
SparkEnv.set(ssc.env)
Try {
jobScheduler.receiverTracker.allocateBlocksToBatch(time) // allocate received blocks to batch
graph.generateJobs(time) // generate jobs using allocated block
} match {
case Success(jobs) =>
val streamIdToInputInfos = jobScheduler.inputInfoTracker.getInfo(time)
jobScheduler.submitJobSet(JobSet(time, jobs, streamIdToInputInfos)) //提交jobSet
case Failure(e) =>
jobScheduler.reportError("Error generating jobs for time " + time, e)
}
eventLoop.post(DoCheckpoint(time, clearCheckpointDataLater = false))
}
在submitJobSet方法中，会为每个job生成一个JobHandler，交给jobExecutor运行。
def submitJobSet(jobSet: JobSet) {
if (jobSet.jobs.isEmpty) {
logInfo("No jobs added for time " + jobSet.time)
} else {
listenerBus.post(StreamingListenerBatchSubmitted(jobSet.toBatchInfo))
jobSets.put(jobSet.time, jobSet)
jobSet.jobs.foreach(job => jobExecutor.execute(new JobHandler(job)))
logInfo("Added jobs for time " + jobSet.time)
}
}
private val jobExecutor = ThreadUtils.newDaemonFixedThreadPool(numConcurrentJobs, "streaming-job-executor")
在生成的线程池中，利用生成的JobHandler来处理事件。在这里面JobHandler会调用job.run()，它将触发Job.func的真正执行！这里job便开始运行。
备注：
资料来源于：DT_大数据梦工厂（Spark发行版本定制）
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Spark版本定制第7天：JobScheduler内幕实现和深度思考
原文：http://www.cnblogs.com/pzwxySpark/p/Spark7.html