Spark Streaming 初始化过程分析

2017-01-13  本文已影响0人  荒湖

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Spark Streaming概述
Spark Streaming 初始化过程
Spark Streaming Receiver启动过程分析
Spark Streaming 数据准备阶段分析（Receiver方式）
Spark Streaming 数据计算阶段分析
SparkStreaming Backpressure分析
Spark Streaming Executor DynamicAllocation 机制分析

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Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架。Spark Streaming应用以Spark应用的方式提交到Spark平台，其组件以长期批处理任务的形式在Spark平台运行。这些任务主要负责接收实时数据流及定期产生批作业并提交至Spark集群，本文要说明的是以下几个功能模块运行前的准备工作。

下面我们以WordCount程序为例分析Spark Streaming运行环境的初始化过程。

val conf = new SparkConf().setAppName("wordCount").setMaster("local[4]") 
val sc = new SparkContext(conf) 
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(10)) 
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 8585, StorageLevel.MEMORY_ONLY) 
val words = lines.flatMap(_.split(" ")).map(w => (w,1)) 
val wordCount = words.reduceByKey(_+_) 
wordCount.print 
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

以下流程，皆以上述WordCount源码为例。

1、StreamingContext的初始化过程

StreamingContext是Spark Streaming应用的执行环境，其定义很多Streaming功能的入口，如：它提供从多种数据源创建DStream的方法等。
在创建Streaming应用时，首先应创建StreamingContext（WordCount应用可知），伴随StreamingContext的创建将会创建以下主要组件：

1.1 DStreamGraph

DStreamGraph的主要功能是记录InputDStream及OutputStream及从InputDStream中抽取出ReceiverInputStreams。因为DStream之间的依赖关系类似于RDD，并在任务执行时转换成RDD，因此，可以认为DStream Graph与RDD Graph存在对应关系. 即：DStreamGraph以批处理间隔为周期转换成RDDGraph.

1.2 JobScheduler

JobScheduler是Spark Streaming中最核心的组件，其负载Streaming各功作组件的启动。

2、 DStream的创建与转换

StreamingContext初始化完毕后，通过调用其提供的创建InputDStream的方法创建SocketInputDStream.

SocketInputDStream的继承关系为：
SocketInputDStream->ReceiverInputDStream->InputDStream->DStream.
在InputDStream中 提供如下功

 ssc.graph.addInputStream(this)

JAVA中初始化子类时，会先初始化其父类。所以在创建SocketInputDStream时，会先初始化InputDStream，在InputDStream中实现将自身加入DStreamGraph中，以标识其为输入数据源。
DStream中算子的转换，类似于RDD中的转换，都是延迟计算，仅形成pipeline链。当上述应用遇到print（Output算子）时，会将DStream转换为ForEachDStream,并调register方法作为OutputStream注册到DStreamGraph的outputStreams列表，以待生成Job。
print算子实现方法如下：

/**
   * Print the first num elements of each RDD generated in this DStream. This is an output
   * operator, so this DStream will be registered as an output stream and there materialized.
   */
 def print(num: Int): Unit = ssc.withScope {
    def foreachFunc: (RDD[T], Time) => Unit = {
      (rdd: RDD[T], time: Time) => {
        val firstNum = rdd.take(num + 1)
        // scalastyle:off println
        println("-------------------------------------------")
        println(s"Time: $time")
        println("-------------------------------------------")
        firstNum.take(num).foreach(println)
        if (firstNum.length > num) println("...")
        println()
        // scalastyle:on println
      }
    }
    foreachRDD(context.sparkContext.clean(foreachFunc), displayInnerRDDOps = false)
  }

  /**
   * Apply a function to each RDD in this DStream. This is an output operator, so
   * 'this' DStream will be registered as an output stream and therefore materialized.
   * @param foreachFunc foreachRDD function
   * @param displayInnerRDDOps Whether the detailed callsites and scopes of the RDDs generated
   *                           in the `foreachFunc` to be displayed in the UI. If `false`, then
   *                           only the scopes and callsites of `foreachRDD` will override those
   *                           of the RDDs on the display.
   */
  private def foreachRDD(
      foreachFunc: (RDD[T], Time) => Unit,
      displayInnerRDDOps: Boolean): Unit = {
    new ForEachDStream(this,
      context.sparkContext.clean(foreachFunc, false), displayInnerRDDOps).register()
  }

ForEachDStream 不同于其它DStream的地方为其重写了generateJob方法，以使DStream Graph操作转换成RDD Graph操作，并生成Job.

3、SparkContext启动

/**
   * Start the execution of the streams.
   *
   * @throws IllegalStateException if the StreamingContext is already stopped.
   */
  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")
              savedProperties.set(SerializationUtils.clone(sparkContext.localProperties.get()))
              scheduler.start()
            }
            state = StreamingContextState.ACTIVE
          } catch {
            case NonFatal(e) =>
              logError("Error starting the context, marking it as stopped", e)
              scheduler.stop(false)
              state = StreamingContextState.STOPPED
              throw e
          }
          StreamingContext.setActiveContext(this)
        }
        ......
      case ACTIVE =>
        logWarning("StreamingContext has already been started")
      case STOPPED =>
        throw new IllegalStateException("StreamingContext has already been stopped")
    }
  }

在此方法中，最核心的代码是以线程的方式启动JobScheduler，从而开启各功能组件。

3.1 JobScheduler的启动

JobScheduler主要负责以下几种任务：

JobScheduler的start方法的代码如下所示:

def start(): Unit = synchronized {
    if (eventLoop != null) return // scheduler has already been started

    logDebug("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 updates
    for {
      inputDStream <- ssc.graph.getInputStreams
      rateController <- inputDStream.rateController
    } ssc.addStreamingListener(rateController)

    listenerBus.start()
    receiverTracker = new ReceiverTracker(ssc)
    inputInfoTracker = new InputInfoTracker(ssc)

    val executorAllocClient: ExecutorAllocationClient = ssc.sparkContext.schedulerBackend match {
      case b: ExecutorAllocationClient => b.asInstanceOf[ExecutorAllocationClient]
      case _ => null
    }

    executorAllocationManager = ExecutorAllocationManager.createIfEnabled(
      executorAllocClient,
      receiverTracker,
      ssc.conf,
      ssc.graph.batchDuration.milliseconds,
      clock)
    executorAllocationManager.foreach(ssc.addStreamingListener)
    receiverTracker.start()
    jobGenerator.start()
    executorAllocationManager.foreach(_.start())
    logInfo("Started JobScheduler")
  }

代码中存在的 eventLoop: EventLoop[JobSchedulerEvent]对象，用以接收和处理事件。调用者通过调用其post方法向事件队列注册事件。EventLoop开始执行时，会开启一deamon线程用于处理队列中的事件。EventLoop是一个抽象类，JobScheduler中初始化EventLoop时实现了其OnReceive方法。该方法中指定接收的事件由processEvent（event）方法处理。

小结

JobScheduler是Spark Streaming中核心的组件，在其开始执行时，会开启数据接收相关组件及Job生成相关组件，从而使数据准备和数据计算两个流程开始工作。
另外，其还负责BackPressure, Executor DynamicAllocation 等优化机制的启动工作。
下面的章节，将对数据准备和数据计算阶段的流程进行分析，以及BackPressure, Executor DynamicAllocation 机制进行分析。

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