怎么解密SparkStreaming运行机制

怎么解密SparkStreaming运行机制，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。一：spark各个子框架的关系：上节课我们采用了降维的方式查看了整个spark streaming的大概运行的过程，再次强调，spark streaming 其实是构建在spark core之上的一个应用程序，如果要构建一个强大的spark应用程序，spark streaming 是一个值得借鉴的参考，spark streaming涉及多个job交叉配合，里面涉及到了spark的所有的核心组件，如果对spark streaming 精通了的话，可以说就精通了整个spark,所以精通掌握spark streaming是至关重要的spark 的各个子框架都是基于spark core的。spark streaming在内部的处理机制是接受实时流的数据，并根据一定的时间间隔分成一批一批的数据，然后通过spark engine处理这些批数据，最后得到处理后的一批一批的数据。对应的批数据，在spark内核对应RDD，在spark streaming中对应DStream ，一个DStream相当于RDD的模板，对应一组RDD（RDD的一个序列）通俗点理解的话，在数据分成一批一批后，通过一个队列，然后spark引擎从该队列中依次一个一个的取出批数据，把批数据封装成一个DStream,因为DStream是RDD的模板，是RDD的一个逻辑级别的抽象，所以实质上是把数据封装成为物理级别的RDD.二：Spark Streaming基础概念理解：为了更好的理解spark streaming，我们先简单的对相关概念理解一下1 离散流：(Discretized Stream ,DStream):这是spark streaming对内部的持续的实时数据流的抽象描述，也即我们处理的一个实时数据流，在spark streaming中对应一个DStream2 批数据：将实时流时间以时间为单位进行分批，将数据处理转化为时间片数据的批处理3 时间片或者批处理时间间隔：逻辑级别的对数据进行定量的标准，以时间片作为拆分流数据的依据。4 窗口长度：一个窗口覆盖的流数据的时间长度。比如说要每隔5分钟统计过去30分钟的数据，窗口长度为6，因为30分钟是batch interval 的6倍5 滑动时间间隔：比如说要每隔5分钟统计过去30分钟的数据，窗口时间间隔为5分钟6 input DStream :一个inputDStream是一个开发云主机域名特殊的DStream 将spark streaming连接到一个外部数据源来读取数据。7 Receiver :长时间（可能7*24小时）运行在Excutor之上，每个Receiver负责一个inuptDStream (比如读取一个kafka消息的输入流)。每个Receiver,加上inputDStream 会占用一个core/slot重点来了！！！我们用时空维度和空间维度分别对DStream 和RDD来更加深入并且另类的理解spark streaming，以及二者之间的关系。DStream 对应时空维度，空间加上时间（从目前来看，spark streaming的精妙之一是用时间来解耦合，是目前所见最好的解耦合的方式），RDD对应空间维度，整个sparkStreaming是时空维度。纵轴为空间维度：代表的是RDD的依赖关系构成的具体的处理逻辑的步骤，是用DStream来表示的。横轴为时间维度：按照特定的时间间隔不断地生成job对象，并在集群上运行。随着时间的推移，基于DStream Graph 不断生成RDD Graph ,也即DAG的方式生成job,并通过Job Scheduler的线程池的方式提交给spark cluster不断的执行。（sparkStreaming只关注时间维度不关注空间维度）由上可知，RDD 与 DStream的关系如下：1.RDD是物理级别的，而 DStream 是逻辑级别的2.DStream是RDD的封装类，是RDD进一步的抽象3.DStream 是RDD的模板。DStream要依赖RDD进行具体的数据计算（注意：纵轴维度需要RDD,DAG的生成模板，需要TimeLine的job控制器横轴维度（时间维度）包含batch interval,窗口长度，窗口滑动时间等。）4.inputStream和outputStream分别代表数据的输入和输出5.具体的job运行在spark cluster之上，此时系统的容错就非常重要，而spark streaimg的容错非常巧妙，它巧妙的借用了spark core rdd的容错而容错。（RDD可以指定StorageLevel来实现存放多个副本用来做容错）6.事务处理：数据一定会被处理，并且只会对数据处理一次，这个特性对于那些诸如计费系统的实现非常重要看完上述内容是否对您有帮助呢？如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章，请关注开发云行业资讯频道，感谢您对开发云的支持。