DT大数据梦工厂Spark 定制班笔记(003)

一 Spark Streaming Job的启动

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。

注意：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。

注：使用线程池的好处：

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

Job启动过程如下所示



说明

2) JobScheduler在启动的时候会实例化EventLoop，并执行EventLoop.start()进行消息循环

3）对Receiver的运行进行管理，ReceiverTracker启动时会调用lanuchReceivers()方法，进而会使用rpc通信启动Receiver(实际代码中，Receiver由 ReceiverSupervisorImpl启动)

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

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DStream不断的产生RDD，对DStream的操作就是在固定时间上操作RDD。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。