99、Spark Streaming之架构原理深度剖析

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StreamingContext初始化时,会创建一些内部的关键组件,DStreamGraph,ReceiverTracker,JobGenerator,JobScheduler
DStreamGraph,我们程序中定义很多DStream,中间用很多操作把这些DStream给船起来,这些DStream之间的依赖关系,就是所谓的DStreamGraph
然后调用StreamingContext.start()方法
调用StreamingContext.start()方法的时候,会去Spark集群中的某个Worker节点上的Executor,启动输入DStream(比如JavaReceiverDStream)的Receiver
StreamingContext的初始化,Receiver的启动,就完成了SparkStreaming应用程序的准备工作,Receiver负责数据接收
Receiver从数据源读取数据,Receiver接收到数据之后,就会先将数据保存到它运行的Executor关联的BlockManager中,除了会将数据保存在BlockManager中,还会发送一条数据的信息,到StreamingContext的ReceiverTracker中
JobGenerator,每隔我们定义的batch间隔,就会去ReceiverTracker中,获取一次时间间隔内的数据信息,然后将数据创建为一个RDD,每个batch对应一个RDD,这个RDD,也就是DStream中的一个时间段对应的一个RDD
根据DStreamGraph定义的算子和各个DStream之间的依赖关系,去生成一个job,job的初始RDD,就是刚才创建的batch对应的RDD,然后通过JobScheduler提交job

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