DStream 生成 RDD 实例详解

引言
我们在前面的文章讲过，Spark Streaming 的 模块 1 DAG 静态定义 要解决的问题就是如何把计算逻辑描述为一个 RDD DAG 的“模板”，在后面 Job 动态生成的时候，针对每个 batch，都将根据这个“模板”生成一个 RDD DAG 的实例。

在 Spark Streaming 里，这个 RDD “模板”对应的具体的类是 DStream，RDD DAG “模板”对应的具体类是 DStreamGraph。

DStream的全限定名是：org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
DStreamGraph 的全限定名是：org.apache.spark.streaming.DStreamGraph
本文我们就来详解 DStream 最主要的功能：为每个 batch 生成 RDD 实例。

Quick Example

DStream 通过 generatedRDD 管理已生成的 RDD
DStream 内部用一个类型是 HashMap 的变量 generatedRDD 来记录已经生成过的 RDD：

generatedRDD 的 key 是一个 Time；这个 Time 是与用户指定的 batchDuration 对齐了的时间 —— 如每 15s 生成一个 batch 的话，那么这里的 key 的时间就是 08h:00m:00s，08h:00m:15s 这种，所以其实也就代表是第几个 batch。generatedRDD 的 value 就是 RDD 的实例。

需要注意，每一个不同的 DStream 实例，都有一个自己的 generatedRDD。如在下图中，DStream a, b, c, d 各有自己的 generatedRDD 变量。

DStream 对这个 HashMap 的存取主要是通过 getOrCompute(time: Time) 方法，实现也很简单，就是一个 —— 查表，如果有就直接返回，如果没有就生成了放入表、再返回 —— 的逻辑：

最主要还是调用了一个 abstract 的 compute(time) 方法。这个方法用于生成 RDD 实例，生成后被放进 generatedRDD 里供后续的查询和使用。这个 compute(time) 方法在 DStream 类里是 abstract 的，但在每个具体的子类里都提供了实现。

(a) InputDStream 的 compute(time) 实现


所以，结合以上 compute(validTime: Time) 和 filesToRDD(files: Seq[String]) 方法，我们得出 FileInputDStream 为每个 batch 生成 RDD 的实例过程如下：
(1) 先通过一个 findNewFiles() 方法，找到 validTime 以后产生的多个新 file
(2) 对每个新 file，都将其作为参数调用 sc.newAPIHadoopFile(file)，生成一个 RDD 实例
(3) 将 (2) 中的多个新 file 对应的多个 RDD 实例进行 union，返回一个 union 后的 UnionRDD
其它 InputDStream 的为每个 batch 生成 RDD 实例的过程也比较类似了。

(b) 一般 DStream 的 compute(time) 实现
前一小节的 InputDStream 没有上游依赖的 DStream，可以直接为每个 batch 产生 RDD 实例。一般 DStream 都是由 transofrmation 生成的，都有上游依赖的 DStream，所以为了为 batch 产生 RDD 实例，就需要在 compute(time) 方法里先获取上游依赖的 DStream 产生的 RDD 实例。

具体的，我们看两个具体 DStream —— MappedDStream, FilteredDStream —— 的实现：
可以看到，首先在构造函数里传入了两个重要内容：

(1)parent，是本 MappedDStream 上游依赖的 DStream
(2)mapFunc，是本次 map() 转换的具体函数
(3)在前文 [DStream, DStreamGraph 详解](1.1 DStream, DStreamGraph 详解.md) 中的 quick example 里的 val pairs = words.map(word => (word, 1)) 的 mapFunc 就是 word => (word, 1)
所以在 compute(time) 的具体实现里，就很简单了：

(1) 获取 parent DStream 在本 batch 里对应的 RDD 实例
(2) 在这个 parent RDD 实例上，以 mapFunc 为参数调用 .map(mapFunc) 方法，将得到的新 RDD 实例返回
完全相当于用 RDD API 写了这样的代码：return parentRDD.map(mapFunc)

同 MappedDStream 一样，FilteredDStream 也在构造函数里传入了两个重要内容：

parent，是本 FilteredDStream 上游依赖的 DStream
filterFunc，是本次 filter() 转换的具体函数
所以在 compute(time) 的具体实现里，就很简单了：

(1) 获取 parent DStream 在本 batch 里对应的 RDD 实例
(2) 在这个 parent RDD 实例上，以 filterFunc 为参数调用 .filter(filterFunc) 方法，将得到的新 RDD 实例返回
完全相当于用 RDD API 写了这样的代码：return parentRDD.filter(filterFunc)

总结一般 DStream 的 compute(time) 实现
总结上面 MappedDStream 和 FilteredDStream 的实现，可以看到：

DStream 的 .map() 操作生成了 MappedDStream，而 MappedDStream 在每个 batch 里生成 RDD 实例时，将对 parentRDD 调用 RDD 的 .map() 操作 —— DStream.map() 操作完美复制为每个 batch 的 RDD.map() 操作
DStream 的 .filter() 操作生成了 FilteredDStream，而 FilteredDStream 在每个 batch 里生成 RDD 实例时，将对 parentRDD 调用 RDD 的 .filter() 操作 —— DStream.filter() 操作完美复制为每个 batch 的 RDD.filter() 操作
在最开始， DStream 的 transformation 的 API 设计与 RDD 的 transformation 设计保持了一致，就使得，每一个 dStreamA.transformation() 得到的新 dStreamB 能将 dStreamA.transformation() 操作完美复制为每个 batch 的 rddA.transformation() 操作。

这也就是 DStream 能够作为 RDD 模板，在每个 batch 里实例化 RDD 的根本原因。

© ForEachDStream 的 compute(time) 实现
上面分析了 DStream 的 transformation 如何在 compute(time) 里复制为 RDD 的 transformation，下面我们分析 DStream 的 output 如何在 compute(time) 里复制为 RDD 的 action。

我们前面讲过，对一个 DStream 进行 output 操作，将生成一个新的 ForEachDStream，这个 ForEachDStream 用一个 foreachFunc 成员来记录 output 的具体内容。

ForEachDStream 全部实现如下：
同前面一样，ForEachDStream 也在构造函数里传入了两个重要内容：

parent，是本 ForEachDStream 上游依赖的 DStream
foreachFunc，是本次 output 的具体函数
所以在 compute(time) 的具体实现里，就很简单了：

(1) 获取 parent DStream 在本 batch 里对应的 RDD 实例
(2) 以这个 parent RDD 和本次 batch 的 time 为参数，调用 foreachFunc(parentRDD, time) 方法

例如，我们看看 DStream.print() 里 foreachFunc(rdd, time) 的具体实现：

就可以知道，如果对着 rdd 调用上面这个 foreachFunc 的话，就会在每个 batch 里，都会在 rdd 上执行 .take() 获取一些元素到 driver 端，然后再 .foreach(println)；也就形成了在 driver 端打印这个 DStream 的一些内容的效果了！

DStreamGraph 生成 RDD DAG 实例
在前文 [Spark Streaming 实现思路与模块概述](0.1 Spark Streaming 实现思路与模块概述.md) 中，我们曾经讲过，在每个 batch 时，都由 JobGenerator 来要求 RDD DAG “模板” 来创建 RDD DAG 实例，即下图中的第 (2) 步。

具体的，是 JobGenerator 来调用 DStreamGraph 的 generateJobs(time) 方法。

那么翻出来 generateJobs() 的实现：
也就是说，是 DStreamGraph 继续调用了每个 outputStream 的 generateJob(time) 方法 —— 而我们知道，只有 ForEachDStream 是 outputStream，所以将调用 ForEachDStream 的 generateJob(time) 方法。

举个例子，如上图，由于我们在代码里的两次 print() 操作产生了两个 ForEachDStream 节点 x 和 y，那么 DStreamGraph.generateJobs(time) 就将先后调用 x.generateJob(time) 和 y.generateJob(time) 方法，并将各获得一个 Job。

但是…… x.generateJob(time) 和 y.generateJob(time) 的返回值 Job 到底是啥？那我们先插播一下 Job。

Spark Streaming 的 Job
Spark Streaming 里重新定义了一个 Job 类，功能与 Java 的 Runnable 差不多：一个 Job 能够自定义一个 func() 函数，而 Job 的 .run() 方法实现就是执行这个 func()。
所以其实 Job 的本质是将实际的 func() 定义和 func() 被调用分离了 —— 就像 Runnable 是将 run() 的具体定义和 run() 的被调用分离了一样。

下面我们继续来看 x.generateJob(time) 和 y.generateJob(time) 实现。

x.generateJob(time) 过程
x 是一个 ForEachDStream，其 generateJob(time) 的实现如下：

就是这里牵扯到了 x 的 parentDStream.getOrCompute(time)，即 d.getOrCompute(time)；而 d.getOrCompute(time) 会牵扯 c.getOrCompute(time)，乃至 a.getOrCompute(time), b.getOrCompute(time)

用一个时序图来表达这里的调用关系会清晰很多：
所以最后的时候，由于对 x.generateJob(time) 形成的递归调用， 将形成一个 Job，其内容 func 如下图：

y.generateJob(time) 过程
同样的，y 节点生成 Job 的过程，与 x 节点的过程非常类似，只是在 b.getOrCompute(time) 时，会命中 get(time) 而不需要触发 compute(time) 了，这是因为该 RDD 实例已经在 x 节点的生成过程中被实例化过一次，所以在这里只需要取出来用就可以了。

同样，最后的时候，由于对 y.generateJob(time) 形成的递归调用， 将形成一个 Job，其内容 func 如下图：

返回 Seq[Job]
所以当 DStreamGraph.generateJobs(time) 结束时，会返回多个 Job，是因为作为 output stream 的每个 ForEachDStream 都通过 generateJob(time) 方法贡献了一个 Job。

比如在上图里，DStreamGraph.generateJobs(time) 会返回一个 Job 的序列，其大小为 2，其内容分别为：

至此，在给定的 batch 里，DStreamGraph.generateJobs(time) 的工作已经全部完成，Seq[Job] 作为结果返回给 JobGenerator 后，JobGenerator 也会尽快提交到 JobSheduler 那里尽快调用 Job.run() 使得这 2 个 RDD DAG 尽快运行起来。

而且，每个新 batch 生成时，都会调用DStreamGraph.generateJobs(time)，也进而触发我们之前讨论这个 Job 生成过程，周而复始。

到此，整个 DStream 作为 RDD 的 “模板” 为每个 batch 实例化 RDD，DStreamGraph 作为 RDD DAG 的 “模板” 为每个 batch 实例化 RDD DAG，就分析完成了。

完全参考自腾讯广告团队酷玩Spark的知识总结，本人觉得文章写的非常好，能收获许多知识，仅是为了方便阅读，将其复制到CSDN平台。