第6课：Spark Streaming源码解读之Job动态生成和深度思考

上一节我们从总体上讲解了Spark Streaming job的运行机制。本节我们针对job如何生成进行详细的阐述，请看下图：

在Spark Streaming里，总体负责动态作业调度的具体类是JobScheduler:

/**
 * This class schedules jobs to be run on Spark. It uses the JobGenerator to generate
 * the jobs and runs them using a thread pool.
  * 这个类调度jobs在Spark上运行，它使用JobGenerator产生jobs，并且使用线程池来运行jobs
 */
private[streaming]
class JobScheduler(val ssc: StreamingContext) extends Logging

JobScheduler有两个非常重要的成员：

• JobGenerator
• ReceiverTracker

JobScheduler 将每个batch的RDD DAG的具体生成工作委托给JobGenerator，将源头数据输入的记录工作委托给ReceiverTracker 。

在JobGenerator中有两个至关重要的成员就是RecurringTimer和EventLoop；RecurringTimer它控制了job的触发。每到batchInterval时间，就往EventLoop的队列中放入一个消息。而EventLoop则不断的查看消息队列，一旦有消息就处理；

在Spark Streaming应用程序中都会调用

ssc.start() //ssc 代表StreamingContext

这将隐含的导致一系列的模块的启动：

ssc.start()

--> scheduler.start()

--> jobGenerator.start()

我们来具体的看看JobGenerator.start()的代码：

def start(): Unit = synchronized {
  ... 
  eventLoop.start()  //启动RPC处理线程

  if (ssc.isCheckpointPresent) {
    restart()       // 如果不是第一次启动，就从Checkpoint中恢复
  } else {
    startFirstTime() //第一次启动
  }
}

在startFirstTime中将DStreamGraph、定时器启动

private def startFirstTime() {
  val startTime = new Time(timer.getStartTime())
  graph.start(startTime - graph.batchDuration)
  timer.start(startTime.milliseconds)
  logInfo("Started JobGenerator at " + startTime)
}

定时器RecurringTimer启动后，使用线程每到一个新的batchInterval，就会向EventLoop中发生一个消息。

private def triggerActionForNextInterval(): Unit = {
  clock.waitTillTime(nextTime)
  callback(nextTime)
  prevTime = nextTime
  nextTime += period
  logDebug("Callback for " + name + " called at time " + prevTime)
}

这里的callback函数就是RecurringTimer初始化时传入的匿名函数：

private val timer = new RecurringTimer(clock, ssc.graph.batchDuration.milliseconds,
  longTime => eventLoop.post(GenerateJobs(new Time(longTime))), "JobGenerator")

当EventLoop收到消息后：

override def run(): Unit = {
  try {
    while (!stopped.get) {
      val event = eventQueue.take()
      try {
        onReceive(event)
      } catch {
        case NonFatal(e) => {
          try {
            onError(e)
          } catch {
            case NonFatal(e) => logError("Unexpected error in " + name, e)
          }
        }
      }
    }
  } catch {
    case ie: InterruptedException => // exit even if eventQueue is not empty
    case NonFatal(e) => logError("Unexpected error in " + name, e)
  }
}

不断的去处理事件：

/** Processes all events */
private def processEvent(event: JobGeneratorEvent) {
  logDebug("Got event " + event)
  event match {
    case GenerateJobs(time) => generateJobs(time)
    case ClearMetadata(time) => clearMetadata(time)
    case DoCheckpoint(time, clearCheckpointDataLater) =>
      doCheckpoint(time, clearCheckpointDataLater)
    case ClearCheckpointData(time) => clearCheckpointData(time)
  }
}

这里调用generateJobs方法：

private def generateJobs(time: Time) {
  // Set the SparkEnv in this thread, so that job generation code can access the environment
  // Example: BlockRDDs are created in this thread, and it needs to access BlockManager
  // Update: This is probably redundant after threadlocal stuff in SparkEnv has been removed.
  SparkEnv.set(ssc.env)
  Try {
    jobScheduler.receiverTracker.allocateBlocksToBatch(time) // allocate received blocks to batch
    graph.generateJobs(time) // generate jobs using allocated block
  } match {
    case Success(jobs) =>
      val streamIdToInputInfos = jobScheduler.inputInfoTracker.getInfo(time)
      jobScheduler.submitJobSet(JobSet(time, jobs, streamIdToInputInfos))
    case Failure(e) =>
      jobScheduler.reportError("Error generating jobs for time " + time, e)
  }
  eventLoop.post(DoCheckpoint(time, clearCheckpointDataLater = false))
}

这段代码异常精悍，包含了JobGenerator主要工作4个步骤

1. 要求ReceiverTracker将目前已收到的数据进行一次allocate，即将上次batch切分后的数据切分到到本次新的batch里
2. 要求DStreamGraph复制出一套新的 RDD DAG 的实例。整个DStreamGraph.generateJobs(time)遍历结束的返回值是Seq[Job]
3. 将第2步生成的本 batch 的 RDD DAG，和第1步获取到的 meta 信息，一同提交给JobScheduler异步执行这里我们提交的是将 (a) time (b) Seq[job] (c) 块数据的meta信息。这三者包装为一个JobSet，然后调用JobScheduler.submitJobSet(JobSet)提交给JobScheduler。这里的向JobScheduler提交过程与JobScheduler接下来在jobExecutor里执行过程是异步分离的，因此本步将非常快即可返回。
4. 只要提交结束（不管是否已开始异步执行），就马上对整个系统的当前运行状态做一个checkpoint这里做checkpoint也只是异步提交一个DoCheckpoint消息请求，不用等 checkpoint 真正写完成即可返回这里也简单描述一下 checkpoint 包含的内容，包括已经提交了的、但尚未运行结束的JobSet等实际运行时信息。

备注：

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