大数据干货系列（十一）--Spark Streaming总结

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Spark-Streaming总结

 

一、本质

Spark Streaming是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理

 

二、Spark Streaming和Spark Core

2.1 逻辑关系：

2.2 物理关系：

 

1) DStream：Spark Streaming提供了表示连续数据流的、高度抽象的被称为离散流的DStream

2) 任何对DStream的操作都会转变为对底层RDD的操作。

2.3 算子关系：

1) Spark Streaming 算子分为Transformation和Output

2) Transformation包括Spark中的Transform和部分的Action(Reduce、Count等)

3) Output:

• Print

• saveAsObjectFile、saveAsTextFile、saveAsHadoopFiles：将一批数据输出到Hadoop文件系统中，用批量数据的开始时间戳来命名

• forEachRDD：允许用户对DStream的每一批量数据对应的RDD本身做任意操作

2.4 DAG和DStream Graph:

DAG（逻辑层）：Spark根据Action用作划分stage

DStream Graph（物理层）：根据Output，通过DStream Graph的依赖关系，剔除掉其他和Output没有关系的操作，又叫依赖关系图。

实现原理如下：

（1）把程序中对DStream的操作转换成DStream Graph（依赖关系图）

 

（2）对于每个时间片，DStream Graph都会产生一个RDD Graph

 

（3）针对每个Output（print，forEachRdd）,创建一个Spark Action/Transform进行输出。

（4）输出过程是，Spark Job交给JobManager，JobManager中维护着一个Job Queue，把Job交给Spark scheduler，scheduler负责调度。

 

三、Spark Streaming系统架构

3.1 系统组件：

– Master：记录DStream之间的依赖关系或者血缘关系，并负责任务调度以生成新的RDD

– Worker：从网络接收数据，存储并执行RDD计算

– Client：负责向Spark Streaming中灌入数据

 

3.2 作业提交流程：

• Network Input Tracker：跟踪每一个网络received数据，并且将其映射到相应的input DStream上

• Job Scheduler：周期性的访问DStream Graph并生成Spark Job，将其交给Job Manager执行

• Job Manager：获取任务队列，并执行Spark任务

 

3.3 窗口操作：

• Spark提供了一组窗口操作，通过滑动窗口技术对大规模数据的增量更新进行统计分析

• Window Operation：定时进行一定时间段内的数据处理

• 任何基于窗口的操作需要指定两个参数：

1) 窗口总长度（window length）

2) 滑动时间间隔（slide interval）

 

四、Spark容错性分析

4.1 Worker容错：

  同Spark：worker挂了将会导致partition失效，如果task依赖的上层partition数据已经失效了，则会先将其依赖的partition计算任务再重算一遍。

4.2 Driver容错：

1.Driver的出错情况

（1）当数据源（InputStream）是HDFS时，driver数据恢复机制不重要

（2）当数据源是kafka、Flume时，由于数据被worker executor接收至内存中，若driver挂了，executor内存中的数据就不可用了，此时需要容错机制——主要依赖预写日志(WAL)和持久化日志。

2.容错原理

step1.

（1）Executor中的Receiver接收到数据后，存入内存，并写入HDFS上的log里

（2）Driver将接收到的Block元信息，①也持久化到日志中，并依据Streaming Context中的DAG生成Jobs的同时，②保存预写日志WAL和Streaming Context的checkpoint信息（a.配置信息，b.DStream操作的集合（即代码） c.未完成一些batches）到HDFS，③最后根据Jobs创建SparkContext

step2.

（1）Driver重启后，根据WAL和Streaming的checkpoint，以及log中的block元信息，重新发送Jobs来创建SparkContext

（2）Executor根据SparkContext的信息，从HDFS恢复需要的Block数据，并开始继续从数据源接收数据。

3.启动WAL的配置

（1）给StreamingContext设置checkpoint的目录，该目录必须是HADOOP支持的文件系统，用来保存WAL和做Streaming的checkpoint

（2）Spark.Streaming.receiver.writeAheadLog.enable 设置为true

 

 

 

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