理解Spark Streaming的Job的整个架构和运行机制对于精通Spark Streaming是至关重要的。
一 首先我们运行以下的程序，然后通过这个程序的运行过程进一步加深理解Spark Streaming流处理的Job的执行的过程，代码如下：
object OnlineForeachRDD2DB {
def main(args: Array[String]){
/*
* 第1步：创建Spark的配置对象SparkConf，设置Spark程序的运行时的配置信息，
* 例如说通过setMaster来设置程序要链接的Spark集群的Master的URL,如果设置
* 为local，则代表Spark程序在本地运行，特别适合于机器配置条件非常差（例如
* 只有1G的内存）的初学者 *
*/
val conf = new SparkConf() //创建SparkConf对象
conf.setAppName("OnlineForeachRDD") //设置应用程序的名称，在程序运行的监控界面可以看到名称
// conf.setMaster("spark://Master:7077") //此时，程序在Spark集群
conf.setMaster("local[6]")
//设置batchDuration时间间隔来控制Job生成的频率并且创建Spark Streaming执行的入口
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
val lines = ssc.socketTextStream("Master", 9999)
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)
wordCounts.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreachPartition { partitionOfRecords => {
// ConnectionPool is a static, lazily initialized pool of connections
val connection = ConnectionPool.getConnection()
partitionOfRecords.foreach(record => {
val sql = "insert into streaming_itemcount(item,count) values(‘" + record._1 + "‘," + record._2 + ")"
val stmt = connection.createStatement();
stmt.executeUpdate(sql);
})
ConnectionPool.returnConnection(connection) // return to the pool for future reuse
}
}
}
/**
* 在StreamingContext调用start方法的内部其实是会启动JobScheduler的Start方法，进行消息循环，在JobScheduler
* 的start内部会构造JobGenerator和ReceiverTacker，并且调用JobGenerator和ReceiverTacker的start方法：
* 1，JobGenerator启动后会不断的根据batchDuration生成一个个的Job
* 2，ReceiverTracker启动后首先在Spark Cluster中启动Receiver（其实是在Executor中先启动ReceiverSupervisor），在Receiver收到
* 数据后会通过ReceiverSupervisor存储到Executor并且把数据的Metadata信息发送给Driver中的ReceiverTracker，在ReceiverTracker
* 内部会通过ReceivedBlockTracker来管理接受到的元数据信息
* 每个BatchInterval会产生一个具体的Job，其实这里的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（其实是在线程中基于RDD的Action触发真正的作业的运行），为什么使用线程池呢？
* 1，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；
* 2，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；
*
*/
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}
二：从容错架构的角度透视Spark Streaming
我们知道DStream与RDD的关系就是随着时间流逝不断的产生RDD，对DStream的操作就是在固定时间上操作RDD。所以从某种意义上而言，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。
RDD作为 分布式弹性数据集，它的弹性主要体现在：
1.自动的分配内存和硬盘，优先基于内存
2.基于lineage容错机制
3.task会指定次数的重试
4.stage失败会自动重试
5.checkpoint和persist 复用
6.数据调度弹性：DAG，TASK和资源管理无关。
7.数据分片的高度弹性
基于RDD的特性，它的容错机制主要就是两种：一是checkpoint，二是基于lineage（血统）的容错。一般而言，spark选择血统容错，因为对于大规模的数据集，做检查点的成本很高。但是有的情况下，不如说lineage链条过于复杂和冗长，这时候就需要做checkpoint。
考虑到RDD的依赖关系，每个stage内部都是窄依赖，此时一般基于lineage容错，方便高效。在stage之间，是宽依赖，产生了shuffle操作，这种情况下，做检查点则更好。总结来说，stage内部做lineage，stage之间做checkpoint。