Spark Streaming介绍

• 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
• 支持多种数据源获取数据：

• Spark Streaming接收Kafka、Flume、HDFS等各种来源的实时输入数据，进行处理后，处理结构保存在HDFS、DataBase等各种地方

Spark Core和Spark Streaming

两者关系：

• Spark Streaming将接收到的实时流数据，按照一定时间间隔，对数据进行拆分，交给Spark Engine引擎处理，最终得到一批批的结果

• 每一批数据，在Spark内核对应一个RDD实例
• Dstream可以看做一组RDDs，即RDD的一个序列

DStream

• 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
• 任何对DStream的操作都会转变为对底层RDD的操作

• Spark Streaming程序中一般会有若干个对DStream的操作。DStreamGraph就是由这些操作的依赖关系构成

• 将连续的数据持久化、离散化，然后进行批量处理
    为什么？
    – 数据持久化：接收到的数据暂存
    – 离散化：按时间分片，形成处理单元
    – 分片处理：分批处理

作用Dstream上的Operation分成两类：

Transformation：转换算子

• Spark支持RDD进行各种转换，因为DStream是由RDD组成的Spark Streaming提供了一个可以在DStream上使用的
  转换集合，这些集合和RDD上可用的转换类似
• 转换应用到DStream的每个RDD
• Spark Streaming提供了reduce和count这样的算子，但不会直接触发DStream计算
• Map、flatMap、join、reduceByKey

 Output：执行算子、或输出算子

• 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

DStream Graph

一系列transformation操作的抽象
• 例如：
– c = a.join(b), d = c.filter() 时， 它们的 DAG 逻辑关系是a/b → c，c → d，但在 Spark Streaming 在
  进行物理记录时却是反向的 a/b ← c, c ← d

• Dstream之间的转换所形成的的依赖关系全部保存在DStreamGraph中， DStreamGraph对于后期生成RDD Graph至关重要
• DStreamGraph有点像简洁版的DAG scheduler，负责根据某个时间间隔生成一序列JobSet，以及按照依赖关系序列化

Spark Streaming架构

• 整个架构由3个模块组成：
– 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

Spark Streaming作业提交

• 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

Streaming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

• 任何基于窗口操作需要指定两个参数：
    – 窗口总长度（window length）
    – 滑动时间间隔（slide interval）

val windowedWordCounts = pairs.reduceByKeyAndWindow ( _+_, Seconds(30), Seconds(10))

Streaming容错性分析

• 实时的流式处理系统必须是7*24运行的，同时可以从各种各样的系统错误中恢复，在设计之初，Spark Streaing
  就支持driver和worker节点的错误恢复。
• Worker容错：spark和rdd的保证worker节点的容错性。spark streaming构建在spark之上，所以它的
  worker节点也是同样的容错机制
• Driver容错：依赖WAL持久化日志
– 启动WAL需要做如下的配置
– 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

Streaming中的WAL工作原理：

WAL(Write Ahead Logs)是Spark中的一个保障HA(High Available)的机制, 在Hbase中也有应用到。
将数据通过日志的方式写到可靠的存储，比如 HDFS、s3，在 driver 或 worker failure 时可以从在可靠存储上的日志文件恢复数据。