Spark Streaming揭秘 Day31

集群模式下SparkStreaming日志分析（续）

今天延续昨天的内容，主要对为什么一个处理会分解成多个Job执行进行解析。

让我们跟踪下Job调用过程。

从框架代码开始

我们从生成Job开始，generateJobs方法产生了Job，之后，提交了一个JobSet来进行处理。

JobSet会根据输出情况来确定Job数量，有多少个输出就有多少个Job，在我们的演示代码中，只有一个outputDStream，所以job是一个。jobExecutor 是个线程池，一次只能运行一个任务。

JobHandler是个Runnable对象，其中调用了run方法，而run方法中，就是在业务代码func外，封装了一个Try结构，主要防止程序运行异常时退出。

真相

到这里为止，我们并没有发现多个Job的产生，而代码已经进入了业务代码部分，也就是说这个机制和SparkStreaming没有任何关系！！！

通过跟踪业务代码，我们可以锁定了是在这段代码中产生了多个Job，其中，只有rdd.take操作会在集群中运行，所以多个Job是在其中产生的。

通过阅读，我们发现take的机制操作是先扫描一个分区，如果没有足够数据的话，会评估并进行下一次扫描，一次最多扫描4个分区。也就是说每一次扫描都会新产生一个Job！！！

欲知后事如何，且听下回分解!

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