本期内容：
1 解密Spark Streaming运行机制
2 解密Spark Streaming架构
1 解密Spark Streaming运行机制
我们看看上节课仍没有停下来的Spark Streaming程序运行留下的信息。
这个程序仍然在不断地循环运行。即使没有接收到新数据，日志中也不断循环显示着JobScheduler、BlockManager、MapPartitionsRDD、ShuffledRDD等等信息。这些都是Spark Core相关的信息。其循环的依据，也就是时间这个维度。
RDD之间的具体依赖，构成了空间维度。DStream就是在RDD的基础上增加了时间维度。所以整个Spark Streaming就是时空维度。
继续拿上节课的程序例图进行说明。
我们知道Spark
Core处理的每一步都是基于RDD的，RDD之间有依赖关系。上图的例子中，RDD的DAG显示的是有3个Action，会触发3个Job，RDD自下向上依赖，RDD产生Job就会具体的执行。从DSteam Graph中可以看到，DStream的逻辑与RDD基本一致，它就是在RDD的基础上加上了时间的依赖。RDD的DAG又可以叫空间维度，也就是说整个Spark Streaming多了一个时间维度，也就构成了时空维度。
从这个角度来讲，可以将Spark Streaming放在坐标系中。其中Y轴就是对RDD的操作，RDD的依赖关系构成了整个Job的逻辑，而X轴就是时间。随着时间的流逝，固定的时间间隔（Batch Interval）就会生成一个Job实例，进而在集群中运行。
对于Spark Streaming来说，当不同的数据来源的数据流进来的时候，基于固定的时间间隔，会形成一系列固定不变的数据集或event集合（例如来自flume和kafka）。而这正好与RDD基于固定的数据集不谋而合，事实上，由DStream基于固定的时间间隔形成的RDD
Graph正是基于某一个batch的数据集的。
从上图中可以看出，在每一个batch上，空间维度的RDD依赖关系都是一样的，不同的是这个五个batch流入的数据规模和内容不一样，所以说生成的是不同的RDD依赖关系的实例。RDD的Graph脱胎于DStream的Graph，也就是说DStream就是RDD的模版。在不同的时间间隔，会生成不同的RDD Graph实例。
2 解密Spark Streaming架构
Spark Streaming架构中有以下几个要点：
1. 需要RDD DAG的生成模版：DStream Graph
2. 需要基于Timeline的Job控制器
3. 需要InputStreamings和OutputStreaming，代表数据的输入和输出
4. 具体的Job运行在Spark Cluster之上，此时系统容错就至关重要。
Spark Streaming在流量过大时能限流，能动态的调整CPU、内存等资源。
5. 事务处理，我们希望流进来的数据一定会被处理，而且只处理一次。在处理出现崩溃的情况下如何保证Exactly once的事务语意。
看源码来剖析一下。先看DStream。
从这里可以看出，DStream就是Spark Streaming的核心，就像RDD是Spark
Core的核心，它也有dependencies和compute。更为关键的是下面的代码：
这是一个HashMap，以时间为key，以RDD为value。DStream就是RDD的模版。
DStream有很多子类。
DStream间的转换操作就是子类的转换。也实际上是RDD的转换，然后产生依赖关系的Job，并通过JobScheduler在集群上运行。
DStream可以说是逻辑级别的，RDD就是物理级别的，DStream所表达的最终都是转换成RDD去实现。前者是更高级别的抽象，后者是底层的实现。DStream实际上就是在时间维度上对RDD集合的封装，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。
总结：
在空间维度上的业务逻辑作用于DStream，随着时间的流逝，每个Batch
Interval形成了具体的数据集，产生了RDD，对RDD进行transform操作，进而形成了RDD的依赖关系RDD DAG，形成Job。然后JobScheduler根据时间调度，基于RDD的依赖关系，把作业发布到Spark集群上去运行，不断的产生Spark作业。
备注：
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