贯通Spark Streaming JobScheduler内幕实现和深入思考

本节主要内容: 一.SparkStreaming Job生成深度思考二.SparkStreaming Job生成源码解析 JobScheduler的地位非常的重要,所有的关键都在JobScheduler,它的重要性就相当于是Spark Core当中的DAGScheduler,因此,我们要花重点在JobScheduler上面. 我们在进行sparkstreaming开发的时候,会对Dstream进行各种transform和action级别的操作,这些操作就构成Dstream graph,也就是D…

7.spark Streaming 技术内幕 : 从DSteam到RDD全过程解析

原创文章,转载请注明:转载自听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/) 上篇博客讨论了Spark Streaming 程序动态生成Job的过程,并留下一个疑问: JobScheduler将动态生成的Job提交,然后调用了Job对象的run方法,最后run方法的调用是如何触发RDD的Action操作,从而真正触发Job的执行的呢?本文就具体讲解这个问题. 一.DStream和RDD的关系 DSream 代表了一系列连续的RDD,DStream中每…

贯通Spark Streaming流计算框架的运行源码

本章节内容: 一.在线动态计算分类最热门商品案例回顾二.基于案例贯通Spark Streaming的运行源码先看代码(源码场景:用户.用户的商品.商品的点击量排名,按商品.其点击量排名前三): package com.dt.spark.sparkstreaming import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext impo…

Dream_Spark-----Spark 定制版：005~贯通Spark Streaming流计算框架的运行源码

Spark 定制版:005~贯通Spark Streaming流计算框架的运行源码本讲内容: a. 在线动态计算分类最热门商品案例回顾与演示 b. 基于案例贯通Spark Streaming的运行源码注:本讲内容基于Spark 1.6.1版本(在2016年5月来说是Spark最新版本)讲解. 上节回顾上节课主要从事务视角为大家探索Spark Streaming架构机制:Spark Streaming程序分成而部分,一部分是Driver,另外一部分是Executor.通过对Driver和…

Spark Streaming揭秘 Day15 No Receivers方式思考

Spark Streaming揭秘 Day15 No Receivers方式思考在前面也有比较多的篇幅介绍了Receiver在SparkStreaming中的应用,但是我们也会发现,传统的Receiver虽然使用比较方便,但是还是存在不少问题的,今天主要围绕kafka direct access讨论下,如果抛开Receiver来实现inputDStream该怎么做. KafkaRDD 我们知道,在Spark中,数据的访问主要是通过RDD来进行,而针对Kafka的数据,是使用了KafkaRDD.…

Spark Streaming源码解读之JobScheduler内幕实现和深度思考

本期内容 : JobScheduler内幕实现 JobScheduler深度思考 JobScheduler 是整个Spark Streaming调度的核心,需要设置多线程,一条用于接收数据不断的循环,另外一条是处理线程,同时需要把调度与执行分离开. 一. 作业流程源码 : 首先只要定义了BatchDuration后就规定了按照什么样的频率生成具体的Job ,也就是Job生成的频率: 按照一定的频率操作ForeachRDD : 我们设置每隔5秒钟都会生成一个Spark 的Job ,Job其实其内部…

基于案例贯通 Spark Streaming 流计算框架的运行源码

本期内容 : Spark Streaming+Spark SQL案例展示基于案例贯穿Spark Streaming的运行源码一. 案例代码阐述 : 在线动态计算电商中不同类别中最热门的商品排名,例如:手机类别中最热门的三种手机.电视类别中最热门的三种电视等. 1.案例运行代码 : import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.hive.HiveCont…

Spark streaming技术内幕6 : Job动态生成原理与源码解析

原创文章,转载请注明:转载自周岳飞博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/) Spark streaming 程序的运行过程是将DStream的操作转化成RDD的操作,Spark Streaming 和 Spark Core 的关系如下图(图片来自spark官网) Spark Streaming 会按照程序设定的时间间隔不断动态生成Job来处理输入数据,这里的Job生成是指将Spark Streaming 的程序翻译成Spark内核的RDD操作,翻译的过程并不会触发…

9. Spark Streaming技术内幕 : Receiver在Driver的精妙实现全生命周期彻底研究和思考

原创文章,转载请注明:转载自听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/) Spark streaming 程序需要不断接收新数据,然后进行业务逻辑处理,而用于接受数据的就是Recever.显然Receiver的正常运行对应整个Spark Streaming应用程序至关重要,如果Receiver出现异常,后面的业务逻辑就无从谈起.Spark Streaming 是如何实现Receiver以保证其可靠性的,本文将结合Spark Streaming…

6.Spark streaming技术内幕 : Job动态生成原理与源码解析

Spark Streaming揭秘 Day28 在集成开发环境中详解Spark Streaming的运行日志内幕

Spark Streaming揭秘 Day28 在集成开发环境中详解Spark Streaming的运行日志内幕今天会逐行解析一下SparkStreaming运行的日志,运行的是WordCountOnline这个Demo. 启动过程 SparkStreaming启动是从如下日志开始: 16/06/16 21:26:44 INFO ReceiverTracker: Starting 1 receivers 16/06/16 21:26:44 INFO ReceiverTracker: Recei…

Spark Streaming揭秘 Day25 StreamingContext和JobScheduler启动源码详解

Spark Streaming揭秘 Day25 StreamingContext和JobScheduler启动源码详解今天主要理一下StreamingContext的启动过程,其中最为重要的就是JobScheduler的启动. StreamingContext启动我们首先看下start方法的上半部分. 首先进行模式匹配,这是一个标准的条件判断,默认是INITIALIZED状态. 这里有三个关键部分: validate方法,会进行一些前置条件的判断.其中比较关键的是对DStreamGraph进…

Spark Streaming揭秘 Day5 初步贯通源码

Spark Streaming揭秘 Day5 初步贯通源码引子今天,让我们从Spark Streaming最重要的三个环节出发,让我们通过走读,逐步贯通源码,还记得Day1提到的三个谜团么,让我们开始解密吧. 1.创建StreamingContext StreamingContext是Spark Streaming是运行基础,也是负责管理和其运行的重要组件. 我们需要特别注意下面这段代码: 可以看到,StreamingContext内部包涵了一个SparkContext,这个可以告诉我们St…

Spark Streaming揭秘 Day3-运行基石(JobScheduler)大揭秘

Spark Streaming揭秘 Day3 运行基石(JobScheduler)大揭秘引子作为一个非常强大框架,Spark Streaming兼具了流处理和批处理的特点.还记得第一天的谜团么,众多的Job形成了其血肉,而其背后都是有JobScheduler来支撑,这也是Spark Streaming运行的基石.这块代码非常的简明,让我们学习一下. 1.从启动代码开始从ssc的启动代码中,一眼就能发现,最重要的部分就是JobScheduler的启动再次深入,我们发现实际上是启动了两个组件…

Spark Streaming源码分析 – JobScheduler

先给出一个job从被generate到被执行的整个过程在JobGenerator中,需要定时的发起GenerateJobs事件,而每个job其实就是针对DStream中的一个RDD,发起一个SparkContext.runJob,通过对DStream中每个RDD都runJob来模拟流处理 //StreamingContext.scala private[streaming] val scheduler = new JobScheduler(this) //JobScheduler.scala p…

Spark Streaming数据清理内幕彻底解密

本讲从二个方面阐述: 数据清理原因和现象数据清理代码解析 Spark Core从技术研究的角度讲对Spark Streaming研究的彻底,没有你搞不定的Spark应用程序. Spark Streaming一直在运行,不断计算,每一秒中在不断运行都会产生大量的累加器.广播变量,所以需要对对象及元数据需要定期清理.每个batch duration运行时不断触发job后需要清理rdd和元数据.Clinet模式可以看到打印的日志,从文件日志也可以看到清理日志内容. 现在要看其背后的事情: Sp…

spark streaming 4: DStreamGraph JobScheduler

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.这个类的inputStream和outputStream是最重要的属性.spark stream将动态的输入流与对流的处理通过一个shuffle来连接.前面的(shuffle map)是input stream,其实是DStream的子类,它们负责将收集的数据以block的方式存到spark memory中:而output stream,是另外的一系类DStrea…

Spark Streaming源码解读之数据清理内幕彻底解密

本期内容 : Spark Streaming数据清理原理和现象 Spark Streaming数据清理代码解析 Spark Streaming一直在运行的,在计算的过程中会不断的产生RDD ,如每秒钟产生一个BachDuration同时也会产生RDD, 在这个过程中除了基本的RDD外还有累加器.广播变量等,对应Spark Streaming也有自己的对象.源数据及数据清理机制, 在运行中每个BachDuration会触发了Job ,由于会自动产生对象.数据及源数据等运行完成后肯定要自动进行回收 …

Spark Streaming updateStateByKey案例实战和内幕源码解密

本节课程主要分二个部分: 一.Spark Streaming updateStateByKey案例实战二.Spark Streaming updateStateByKey源码解密第一部分: updateStateByKey的主要功能是随着时间的流逝,在Spark Streaming中可以为每一个可以通过CheckPoint来维护一份state状态,通过更新函数对该key的状态不断更新:对每一个新批次的数据(batch)而言,Spark Streaming通过使用updateStateByKey…

Spark Streaming从Flume Poll数据案例实战和内幕源码解密

本节课分成二部分讲解: 一.Spark Streaming on Polling from Flume实战二.Spark Streaming on Polling from Flume源码第一部分: 推模式(Flume push SparkStreaming) VS 拉模式(SparkStreaming poll Flume) 采用推模式:推模式的理解就是Flume作为缓存,存有数据.监听对应端口,如果服务可以链接,就将数据push过去.(简单,耦合要低),缺点是SparkStreaming…

Spark Streaming架构设计和运行机制总结

本期内容 : Spark Streaming中的架构设计和运行机制 Spark Streaming深度思考 Spark Streaming的本质就是在RDD基础之上加上Time ,由Time不断的运行触发周而复始的接收数据及产生Job处理数据. 一. ReceiverTracker : Receiver数据接收器的启动.接收数据过程中元数据管理,元数据管理是使用内部的RPC. 根据时间的间隔把数据分配给当前的BatchDuration : 通过Dstreams中的StreamID以及这个DStr…