SparkStreaming源码阅读思路

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SparkStreaming的DirectAPI源码阅读思路

Spark Streaming的流式处理，尤其和kafka的集合，应该是企业应用的关键技术点，作为spark学习和工作者，要熟练的掌握其中原理，精读源码，才能更好的完成任务和相关工调优工作内容。对其原理简介，浪尖不啰嗦，请看前面的文章《聊聊流式批处理》。在这里浪尖主要介绍，Spark Streaming源码阅读时的注意事项及关注点，只有牢牢把握这几点，才能更好的使用Spark Streaming。

阅读源码谨记的点

对于SparkStreaming的相关操作呢，我们只需要谨记一下几点:

1,我们的输入输出流是如何注册到DStreamGraph，并生成job的。

输入流是在构建输入流对象的时候由InputDStream这个抽象类里面的ssc.graph.addInputStream(this)，将其加入到我们DStreamGraph里面。

输出流是在构建的时候调用register方法来将其自身加入到DStreamGraph

2,sparkStreaming是如何封装我们的函数的。

我们自定义的函数最终会被封装到流的compute函数里调用。

3,我们的调用关系链也即pipeline怎么产生的。

4,我们的job生成的周期是由哪些参数决定的。

(time - zeroTime).isMultipleOf(slideDuration)

slideDuration 和 batchDuration 这两个变量有什么关系呢？

5,slideDuration //尤其是窗口函数。

slideDuration 在我们创建输入流的时候被初始化为batchDuration

没有window操作的话，由InputStream衍生出来的流，都会以 slideDuration: Duration = parent.slideDuration这种方式去继承，父流的slideDuration。

这个操作由window操作打乱，在window操作中被赋值为我们为window操作设置的滑动窗口，由此将我们的rdd生成周期改为了我们设定的滑动窗口，以及SparkStreamingjob 的生成周期是我们的滑动窗口指定的时间。

6，基于Receiver的方式，Receiver是如何被调度执行的？

重点细节

其实，针对spark Streaming的任务，我们可以简单将其分为两个步骤：

1， RDD的生成。就拿与kafka结合的步骤来看，有两种RDD的生成策略。第一种就是基于Receiver的方式，生成blockRDD，这个我们在知识星球里面详细讲了。然后就是direct API的格式是生成KafkaRDD，这个RDD是和kakfa消费的分区数一一对应。Kafka产生的基本思路是，针对获取到分区，然后计算要消费的偏移，然后将这些分装成分区信息，那么在compute函数力计算的时候，会使用simpleConsumer针对分区和偏移信息，去kafka里面获取数据。

2， Job的生成及执行。

Job生成是按照批处理时间，但是由于窗口函数的存在，会导致job生成是批处理时间的若干倍。这个在视频里会详细讲的。

最终是在jobScheduler里面，遍历job，然后提交到一个固定线程数的线程池里。这个线程数实际上默认是1，我们可以通过spark.streaming.concurrentJobs设置，结合调度模式，来实现并发job调度。

private val jobExecutor =ThreadUtils.newDaemonFixedThreadPool(numConcurrentJobs, "streaming-job-executor")

要记住上述1,2两个点，再结合开头的六个问题，就能很清楚的搞明白Spark Streaming运行原理及与kafka结合的两种模式的区别，最终可以完成更精致开发和调优。

kafkaRDD生成及获取数据的结构图

job生成及调度的过程

详细源码视频，请加入星球获取。

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