Spark Streaming 执行流程

Spark Streaming 是基于spark的流式批处理引擎，其基本原理是把输入数据以某一时间间隔批量的处理，当批处理间隔缩短到秒级时，便可以用于处理实时数据流。

本节描述了Spark Streaming作业的执行流程。



图1 Spark Streaming作业的执行流程

具体流程：

客户端提交作业后启动Driver，Driver是park作业的Master。

每个作业包含多个Executor，每个Executor以线程的方式运行task，Spark Streaming至少包含一个receiver task。

Receiver接收数据后生成Block，并把BlockId汇报给Driver，然后备份到另外一个Executor上。

ReceiverTracker维护Reciver汇报的BlockId。

Driver定时启动JobGenerator，根据Dstream的关系生成逻辑RDD，然后创建Jobset，交给JobScheduler。

JobScheduler负责调度Jobset，交给DAGScheduler，DAGScheduler根据逻辑RDD，生成相应的Stages，每个stage包含一到多个task。

TaskScheduler负责把task调度到Executor上，并维护task的运行状态。

当tasks，stages，jobset完成后，单个batch才算完成。