编写人:姜伟、唐陈昊、龚湄燕
本课分成四部分讲解,第一部分对StreamingContext功能及源码剖析;第二部分对DStream功能及源码剖析;第三部分对Receiver功能及源码剖析;最后一部分将StreamingContext、DStream、Receiver结合起来分析其流程。
1、 通过Spark Streaming对象jssc,创建应用程序主入口,并连上Driver上的接收数据服务端口9999写入源数据:
2、 StreamingContext的主要功能有:
主程序的入口;
提供了各种创建DStream的方法接收各种流入的数据源(例如:Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等);
通过构造函数实例化Spark Streaming对象时,可以指定master URL、appName、或者传入SparkConf配置对象、或者已经创建的SparkContext对象;
将接收的数据流传入DStreams对象中;
通过Spark Streaming对象实例的start方法启动当前应用程序的流计算框架或通过stop方法结束当前应用程序的流计算框架;
二、DStream功能及源码剖析:
1、 DStream是RDD的模板,DStream是抽象的,RDD也是抽象
2、 DStream的具体实现子类如下图所示:
3、 以StreamingContext实例的socketTextSteam方法为例,其执行完的结果返回DStream对象实例,其源码调用过程如下图:
socket.getInputStream获取数据,while循环来存储储蓄数据(内存、磁盘)
1、 Receiver代表数据的输入,接收外部输入的数据,如从Kafka上抓取数据;
2、 Receiver运行在Worker节点上;
3、 Receiver在Worker节点上抓取Kafka分布式消息框架上的数据时,具体实现类是KafkaReceiver;
4、 Receiver是抽象类,其抓取数据的实现子类如下图所示:
5、 如果上述实现类都满足不了您的要求,您自己可以定义Receiver类,只需要继承Receiver抽象类来实现自己子类的业务需求。
(1)inputStream代表了数据输入流(如:Socket、Kafka、Flume等)
(2)Transformation代表了对数据的一系列操作,如flatMap、map等
(3)outputStream代表了数据的输出,例如wordCount中的println方法:
数据数据在流进来之后最终会生成Job,最终还是基于Spark Core的RDD进行执行:在处理流进来的数据时是DStream进行Transformation由于是StreamingContext所以根本不会去运行,StreamingContext会根据Transformation生成”DStream的链条”及DStreamGraph,而DStreamGraph就是DAG的模板,这个模板是被框架托管的。当我们指定时间间隔的时候,Driver端就会根据这个时间间隔来触发Job而触发Job的方法就是根据OutputDStream中指定的具体的function,例如wordcount中print,这个函数一定会传给ForEachDStream,它会把函数交给最后一个DStream产生的RDD,也就是RDD的print操作,而这个操作就是RDD触发Action。
总结:
使用Spark Streaming流框架技术可以处理各种数据来源类型,如:数据库、HDFS,服务器log日志、网络流,其强大超越了你想象不到的场景,只是很多时候大家不会用,其真正原因是对Spark、Spark Streaming本身不了解。
感谢王家林老师的知识分享
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王家林:DT大数据梦工厂创始人、Spark亚太研究院院长和首席专家、大数据培训专家、大数据架构师。
Spark、Flink、Docker、Android技术中国区布道师。
国内最早一批从事Android、Hadoop、Spark、Docker的研究者,在Spark、Hadoop、Android、Docker等方面有丰富的源码、实务和性能优化经验。是该领域的知名咨询顾问、培训专家;
Spark最佳畅销书《大数据spark企业级实战》和《Spark大数据实例开发教程》作者;
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