本期内容：

• 解密Spark Streaming Job架构和运行机制

• 解密Spark Streaming容错架构和运行机制

理解SparkStreaming的Job的整个架构和运行机制对于精通SparkStreaming是至关重要的。我们知道对于一般的Spark应用程序来说，是RDD的action操作触发了Job的运行。那对于SparkStreaming来说，Job是怎么样运行的呢？我们在编写SparkStreaming程序的时候，设置了BatchDuration，Job每隔BatchDuration时间会自动触发，这个功能肯定是SparkStreaming框架提供了一个定时器，时间一到就将编写的程序提交给Spark，并以Spark job的方式运行。

这里面涉及到两个Job的概念：

1. 每个BatchInterval会产生一个具体的Job，其实这里的Job不是Spark Core中所指的Job，它只是基于DStreamGraph而生成的RDD的DAG而已，从Java角度讲，相当于Runnable接口实例，此时要想运行Job需要提交给JobScheduler，在JobScheduler中通过线程池的方式找到一个单独的线程来提交Job到集群运行（其实是在线程中基于RDD的Action触发真正的作业的运行），为什么使用线程池呢？

   a)，作业不断生成，所以为了提升效率，我们需要线程池；这和在Executor中通过线程池执行Task有异曲同工之妙；

   b)，有可能设置了Job的FAIR公平调度的方式，这个时候也需要多线程的支持；

2. 上面Job提交的Spark Job本身。单从这个时刻来看，此次的Job和Spark core中的Job没有任何的区别。

下面我们看看job运行的过程：

1.首先实例化SparkConf，设置运行期参数。

val conf = new SparkConf().setAppName("UpdateStateByKeyDemo")

2.实例化StreamingContext，设置batchDuration时间间隔来控制Job生成的频率并且创建Spark Streaming执行的入口。

val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(20))

3.在实例化StreamingContext的过程中，实例化JobScheduler和JobGenerator 。

StreamingContext.scala的第183行

private[streaming] val scheduler = new JobScheduler(this)

JobScheduler.scala的第50行

private val jobGenerator = new JobGenerator(this)

4.StreamingContext调用start方法。

def start(): Unit = synchronized {state match {case INITIALIZED =>startSite.set(DStream.getCreationSite())StreamingContext.ACTIVATION_LOCK.synchronized {StreamingContext.assertNoOtherContextIsActive()try {validate()// Start the streaming scheduler in a new thread, so that thread local properties// like call sites and job groups can be reset without affecting those of the// current thread.ThreadUtils.runInNewThread("streaming-start") {sparkContext.setCallSite(startSite.get)sparkContext.clearJobGroup()sparkContext.setLocalProperty(SparkContext.SPARK_JOB_INTERRUPT_ON_CANCEL, "false")scheduler.start()}state = StreamingContextState.ACTIVE} catch {case NonFatal(e) =>logError("Error starting the context, marking it as stopped", e)scheduler.stop(false)state = StreamingContextState.STOPPEDthrow e}StreamingContext.setActiveContext(this)}shutdownHookRef = ShutdownHookManager.addShutdownHook(StreamingContext.SHUTDOWN_HOOK_PRIORITY)(stopOnShutdown)// Registering Streaming Metrics at the start of the StreamingContextassert(env.metricsSystem != null)env.metricsSystem.registerSource(streamingSource)uiTab.foreach(_.attach())logInfo("StreamingContext started")case ACTIVE =>logWarning("StreamingContext has already been started")case STOPPED =>throw new IllegalStateException("StreamingContext has already been stopped")}
}

5.在StreamingContext.start()内部启动JobScheduler的Start方法。

scheduler.start()

在JobScheduler.start()内部实例化EventLoop，并执行EventLoop.start()进行消息循环。

在JobScheduler.start()内部构造ReceiverTacker，并且调用JobGenerator和ReceiverTacker的start方法：

def start(): Unit = synchronized {if (eventLoop != null) return // scheduler has already been startedlogDebug("Starting JobScheduler")eventLoop = new EventLoop[JobSchedulerEvent]("JobScheduler") {override protected def onReceive(event: JobSchedulerEvent): Unit = processEvent(event)override protected def onError(e: Throwable): Unit = reportError("Error in job scheduler", e)}eventLoop.start()// attach rate controllers of input streams to receive batch completion updatesfor {inputDStream <- ssc.graph.getInputStreamsrateController <- inputDStream.rateController} ssc.addStreamingListener(rateController)listenerBus.start(ssc.sparkContext)receiverTracker = new ReceiverTracker(ssc)inputInfoTracker = new InputInfoTracker(ssc)receiverTracker.start()jobGenerator.start()logInfo("Started JobScheduler")
}

6.JobGenerator启动后会不断的根据batchDuration生成一个个的Job

/** Generate jobs and perform checkpoint for the given `time`.  */
private def generateJobs(time: Time) {// Set the SparkEnv in this thread, so that job generation code can access the environment// Example: BlockRDDs are created in this thread, and it needs to access BlockManager// Update: This is probably redundant after threadlocal stuff in SparkEnv has been removed.SparkEnv.set(ssc.env)Try {jobScheduler.receiverTracker.allocateBlocksToBatch(time) // allocate received blocks to batchgraph.generateJobs(time) // generate jobs using allocated block} match {case Success(jobs) =>val streamIdToInputInfos = jobScheduler.inputInfoTracker.getInfo(time)jobScheduler.submitJobSet(JobSet(time, jobs, streamIdToInputInfos))case Failure(e) =>jobScheduler.reportError("Error generating jobs for time " + time, e)}eventLoop.post(DoCheckpoint(time, clearCheckpointDataLater = false))
}

7.ReceiverTracker启动后首先在Spark Cluster中启动Receiver（其实是在Executor中先启动ReceiverSupervisor），在Receiver收到数据后会通过ReceiverSupervisor存储到Executor并且把数据的Metadata信息发送给Driver中的ReceiverTracker，在ReceiverTracker内部会通过ReceivedBlockTracker来管理接受到的元数据信息。

/** Start the endpoint and receiver execution thread. */
def start(): Unit = synchronized {if (isTrackerStarted) {throw new SparkException("ReceiverTracker already started")}if (!receiverInputStreams.isEmpty) {endpoint = ssc.env.rpcEnv.setupEndpoint("ReceiverTracker", new ReceiverTrackerEndpoint(ssc.env.rpcEnv))if (!skipReceiverLaunch) launchReceivers()logInfo("ReceiverTracker started")trackerState = Started}
}

二. Spark Streaming容错机制：

　我们知道DStream与RDD的关系就是随着时间流逝不断的产生RDD，对DStream的操作就是在固定时间上操作RDD。所以从某种意义上而言，Spark Streaming的基于DStream的容错机制，实际上就是划分到每一次形成的RDD的容错机制，这也是Spark Streaming的高明之处。

Spark Streaming的容错要考虑两个方面：

1. Driver运行失败时的恢复

   使用Checkpoint，记录Driver运行时的状态，失败后可以读取Checkpoint并恢复Driver状态。

2. 具体的每次Job运行失败时的恢复

   要考虑到Receiver的失败恢复，也要考虑到RDD计算失败的恢复。Receiver可以采用写wal日志的方式。RDD的容错是spark core天生提供的，基于RDD的特性，它的容错机制主要就是两种：

　　01. 基于checkpoint；

在stage之间，是宽依赖，产生了shuffle操作，lineage链条过于复杂和冗长，这时候就需要做checkpoint。

　　02. 基于lineage（血统）的容错：

　　一般而言，spark选择血统容错，因为对于大规模的数据集，做检查点的成本很高。考虑到RDD的依赖关系，每个stage内部都是窄依赖，此时一般基于lineage容错，方便高效。

　　总结： stage内部做lineage，stage之间做checkpoint。

备注：

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