Apache Spark源码走读之4 -- DStream实时流数据处理

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Spark Streaming能够对流数据进行近乎实时的速度进行数据处理。采用了不同于一般的流式数据处理模型,该模型使得Spark Streaming有非常高的处理速度,与storm相比拥有更高的吞能力。

本篇简要分析Spark Streaming的处理模型,Spark Streaming系统的初始化过程,以及当接收到外部数据时后续的处理步骤。

系统概述

流数据的特点

与一般的文件(即内容已经固定)型数据源相比,所谓的流数据拥有如下的特点

  1. 数据一直处在变化中
  2. 数据无法回退
  3. 数据一直源源不断的涌进

DStream

如果要用一句话来概括Spark Streaming的处理思路的话,那就是"将连续的数据持久化,离散化,然后进行批量处理"

让我们来仔细分析一下这么作的原因。

  • 数据持久化 将从网络上接收到的数据先暂时存储下来,为事件处理出错时的事件重演提供可能,
  • 离散化 数据源源不断的涌进,永远没有一个尽头,就像周星驰的喜剧中所说“崇拜之情如黄河之水绵绵不绝,一发而不可收拾”。既然不能穷尽,那么就将其按时间分片。比如采用一分钟为时间间隔,那么在连续的一分钟内收集到的数据集中存储在一起。
  • 批量处理 将持久化下来的数据分批进行处理,处理机制套用之前的RDD模式

DStream可以说是对RDD的又一层封装。如果打开DStream.scala和RDD.scala,可以发现几乎RDD上的所有operation在DStream中都有相应的定义。

作用于DStream上的operation分成两类

  1. Transformation
  2. Output 表示将输出结果,目前支持的有print, saveAsObjectFiles, saveAsTextFiles, saveAsHadoopFiles

DStreamGraph

有输入就要有输出,如果没有输出,则前面所做的所有动作全部没有意义,那么如何将这些输入和输出绑定起来呢?这个问题的解决就依赖于DStreamGraph,DStreamGraph记录输入的Stream和输出的Stream。

  private val inputStreams = new ArrayBuffer[InputDStream[_]]()
  private val outputStreams = new ArrayBuffer[DStream[_]]()

  var rememberDuration: Duration = null
  var checkpointInProgress = false

outputStreams中的元素是在有Output类型的Operation作用于DStream上时自动添加到DStreamGraph中的。

outputStream区别于inputStream一个重要的地方就是会重载generateJob.

初始化流程

StreamingContext

StreamingContext是Spark Streaming初始化的入口点,主要的功能是根据入参来生成JobScheduler

设定InputStream

如果流数据源来自于socket,则使用socketStream。如果数据源来自于不断变化着的文件,则可使用fileStream

提交运行

StreamingContext.start()

 

数据处理

以socketStream为例,数据来自于socket。

SocketInputDstream启动一个线程,该线程使用receive函数来接收数据

 def receive() {                                                                                                          
    var socket: Socket = null                                                                                              
    try {                                                                                                                  
      logInfo("Connecting to " + host + ":" + port)                                                                        
      socket = new Socket(host, port)                                                                                      
      logInfo("Connected to " + host + ":" + port)                                                                         
      val iterator = bytesToObjects(socket.getInputStream())                                                               
      while(!isStopped && iterator.hasNext) {                                                                              
        store(iterator.next)                                                                                               
      }                                                                                                                    
      logInfo("Stopped receiving")                                                                                         
      restart("Retrying connecting to " + host + ":" + port)                                                               
    } catch {                                                                                                              
      case e: java.net.ConnectException =>                                                                                 
        restart("Error connecting to " + host + ":" + port, e)                                                             
      case t: Throwable =>                                                                                                 
        restart("Error receiving data", t)                                                                                 
    } finally {       

   if (socket != null) {                                                                                                
        socket.close()                                                                                                     
        logInfo("Closed socket to " + host + ":" + port)                                                                   
      }                                                                                                                    
    }                                                                                                                      
  }                                                                                                                        
}        

接收到的数据会被先存储起来,存储最终会调用到BlockManager.scala中的函数,那么BlockManager是如何被传递到StreamingContext的呢?利用SparkEnv传入的,注意StreamingContext构造函数的入参。

处理定时器

数据的存储有是被socket触发的。那么已经存储的数据被真正的处理又是被什么触发的呢?

记得在初始化StreamingContext的时候,我们指定了一个时间参数,那么用这个参数会构造相应的重复定时器,一旦定时器超时,调用generateJobs函数。

private val timer = new RecurringTimer(clock, ssc.graph.batchDuration.milliseconds, longTime => eventActor ! GenerateJobs(new Time(longTime)), "JobGenerator")

事件处理函数

 /** Processes all events */                                                                                              
  private def processEvent(event: JobGeneratorEvent) {                                                                     
    logDebug("Got event " + event)                                                                                         
    event match {                                                                                                          
      case GenerateJobs(time) => generateJobs(time)                                                                        
      case ClearMetadata(time) => clearMetadata(time)                                                                      
      case DoCheckpoint(time) => doCheckpoint(time)                                                                        
      case ClearCheckpointData(time) => clearCheckpointData(time)                                                          
    }                                                                                                                      
  }     

generteJobs

 private def generateJobs(time: Time) {                                                                                   
    SparkEnv.set(ssc.env)                                                                                                  
    Try(graph.generateJobs(time)) match {                                                                                  
      case Success(jobs) =>                                                                                                
        val receivedBlockInfo = graph.getReceiverInputStreams.map { stream =>                                              
          val streamId = stream.id                                                                                         
          val receivedBlockInfo = stream.getReceivedBlockInfo(time)                                                        
          (streamId, receivedBlockInfo)                                                                                    
        }.toMap                                                                                                            
        jobScheduler.submitJobSet(JobSet(time, jobs, receivedBlockInfo))                                                   
      case Failure(e) =>                                                                                                   
        jobScheduler.reportError("Error generating jobs for time " + time, e)                                              
    }                                                                                                                      
    eventActor ! DoCheckpoint(time)                                                                                        
  }          

 generateJobs->generateJob一路下去会调用到Job.run,在job.run中调用sc.runJob,在具体调用路径就不一一列出。

 private class JobHandler(job: Job) extends Runnable {
    def run() {
      eventActor ! JobStarted(job)
      job.run()
      eventActor ! JobCompleted(job)
    }
  }

DStream.generateJob函数中定义了jobFunc,也就是在job.run()中使用到的jobFunc

  private[streaming] def generateJob(time: Time): Option[Job] = {
    getOrCompute(time) match {
      case Some(rdd) => {
        val jobFunc = () => {
          val emptyFunc = { (iterator: Iterator[T]) => {} }
          context.sparkContext.runJob(rdd, emptyFunc)
        }
        Some(new Job(time, jobFunc))
      }
      case None => None
    }
  }

在这个流程中,DStreamGraph起到非常关键的作用,非常类似于TridentStorm中的graph.

在generateJob过程中,DStream会通过调用compute函数生成相应的RDD,SparkContext则是将基于RDD的抽象转换成为多个stage,而执行。

StreamingContext中一个重要的转换就是DStream到RDD的转换,而SparkContext中一个重要的转换是RDD到Stage及Task的转换。在这两个不同的抽象类中,要注意其中getOrCompute和compute函数的实现。

小结

本篇内容有点仓促,内容不够丰富翔实,争取回头有空的时候再好好丰富一下具体的调用路径。

对于容错处理机制,本文没有涉及,待研究明白之后另起一篇进行阐述。

posted @ 2014-04-25 21:22 徽沪一郎 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏