Spark Streaming揭秘 Day19

架构设计和运行机制

今天主要讨论一些SparkStreaming设计的关键点，也算做个小结。

首先我们可以进行一个简单的理解：DStream就是加上时间维度的RDD。RDD的模板是DStream,DAG的模板是DStreamGraph，RDD的依赖关系就是DStream的依赖关系。

但是，从DStream的设计来看，我们会发现，DStream的操作和RDD并不是一一对应的，DStream并不直接支持join、orderBy等操作，并增加了window和state等特定操作。

从设计角度出发，DStream只是对RDD的一个封装，DStream和DStreamGraph只是这个时间的BatchDuration产生RDD功能的一部分，在时间维度下方便我们管理整个RDD生命周期的方方面面，只是方便而已。

整个SparkStreaming的设计理念是时间驱动，其驱动力就是定时器Timer。JobScheduler说到底，主要用途就是用来封装定时器。

其核心是两个定时器，分别位于和BlockGenerator和JobGenerator中：

blockIntervalTimer不断产生数据。

timer则是不断产生作业。

并且，我们发现定时器是一个死循环逻辑，也就是说整个集群无时不刻在运行。

我们可以认为，SparkStreaming从整体来说，就是由Timer触发周而复始的接收数据和产生Job处理。

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