本文内容基于Spark最新版1.6.1

1. Spark 最初只有Spark Core，通过逐步的发展，现在已扩展出Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib(machine learning)、GraphX(graph)、Spark R等。 而Spark Streaming本是Spark Core上的一个子框架，如果我们试着去精通这个子框架，不仅仅能写出非常复杂的应用程序，还能够很好的驾驭Spark，进而研究并达到精通Spark的地步，及其寻找到Spark问题的解决之道。

2. 我们为什么从Spark Streaming切入研究Spark源码的定制，因为Spark SQL涉及到很多SQL语法解析和优化的细节，对于我们集中精力研究Spark有所干扰;Spark R还不是很成熟，支持功能有限;GraphX最近几个版本基本没有改进，里面有许多数学算法;MLlib也涉及到相当多的数学知识。

3. Spark Streaming的优势是在于可以结合SparkSQL、图计算、机器学习，使其功能更加强大。同时在Spark中Spark Streaming也是最容易出现问题的，因为它是不断的运行，内部比较复杂。掌握好Spark Streaming，可以去窥视Spark的一切！

4. Spark Streaming到底是什么？ Spark Streaming是一个流式计算框架，运行在Spark Core之上。这是一个流处理的时代，一切数据如果不是以流式来处理或者跟流式的处理不相关的话，都将是次数据，我们必将处在一个流的数据处理时代。Spark Streaming很像是基于Spark Core之上的一个应用程序。不像其他子框架，比如机器学习是把数学算法直接应用在Spark的RDD之上，Spark Streaming更像一般的应用程序那样，感知流进来的数据并进行相应的处理。很像顺其自然的一种感知操作，利用自己独有的“神经元”来对数据进行各类操作。

5. Spark Streaming的几大优点

• 对源源不断流进来的数据，能够迅速响应并立即给出你所要是反馈信息
• Spark非常强大的地方在于它的流式处理可以在线的利用机器学习、图计算、Spark SQL或者Spark R的成果，这得益于Spark多元化、一体化的基础架构设计。也就是说，在Spark技术堆栈中，Spark Streaming可以调用任何的API接口，不需要做任何的设置。这是Spark无可匹敌之处，也是Spark Streaming必将一统天下的根源。

6. 如何清晰的看到数据的流入、被处理的过程? 使用一个小技巧，通过调节放大Batch Interval的方式，来降低批处理次数，以方便看清楚各个环节。
   我们从已写过的广告点击的在线黑名单过滤的Spark Streaming应用程序入手，看一下是具体的实验源码：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
/**
 * 使用Scala开发集群运行的Spark 在线黑名单过滤程序
 *
 * 背景描述：在广告点击计费系统中，我们在线过滤掉黑名单的点击，
进而保护广告商的利益，只进行有效的广告点击计费
 *  或者在防刷评分（或者流量）系统，过滤掉无效的投票或者评分或者流量；
 * 实现技术：使用transform Api直接基于RDD编程，进行join操作
 *
 */
object OnlineBlackListFilter {
  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("OnlineBlackListFilter") //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
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(30))
    /**
     * 黑名单数据准备，实际上黑名单一般都是动态的，例如在Redis或者数据库中，黑名单的生成往往有复杂的业务
     * 逻辑，具体情况算法不同，但是在Spark Streaming进行处理的时候每次都能工访问完整的信息
     */
    val blackList = Array(("hadoop", true),("mahout", true))
    val blackListRDD = ssc.sparkContext.parallelize(blackList, 8)
    val adsClickStream = ssc.socketTextStream("Master", 9999)
    /**
     * 此处模拟的广告点击的每条数据的格式为：time、name
     * 此处map操作的结果是name、（time，name）的格式
     */
    val adsClickStreamFormatted = adsClickStream.map { ads => (ads.split(" ")(1), ads) }
    adsClickStreamFormatted.transform(userClickRDD => {
      //通过leftOuterJoin操作既保留了左侧用户广告点击内容的RDD的所有内容，又获得了相应点击内容是否在黑名单中
      val joinedBlackListRDD = userClickRDD.leftOuterJoin(blackListRDD)
      /**
       * 进行filter过滤的时候，其输入元素是一个Tuple：（name,((time,name), boolean)）
       * 其中第一个元素是黑名单的名称，第二元素的第二个元素是进行leftOuterJoin的时候是否存在在值
       * 如果存在的话，表面当前广告点击是黑名单，需要过滤掉，否则的话则是有效点击内容；
       */
      val validClicked = joinedBlackListRDD.filter(joinedItem => {
        if(joinedItem._2._2.getOrElse(false))
        {
          false
        } else {
          true
        }
      })
      validClicked.map(validClick => {validClick._2._1})
    }).print
    /**
     * 计算后的有效数据一般都会写入Kafka中，下游的计费系统会从kafka中pull到有效数据进行计费
     */
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

集群中需要先执行nc，启动 9999端口

nc -lk 9999

将代码打包上传到集群运行

7. 我们运行完程序，看到过滤结果以后，停止程序，打开HistoryServer http://master:18080/
   

8. 点击App ID进去，打开，会看到如下图所示的4个Job，从实际执行的Job是1个Job，但是图中显示有4个Job，从这里可以看出Spark Streaming运行的时候自己会启动一些Job。

   
   
   
   

   先看看job id 为0 的详细信息

   
   

9. 很明显是我们定义的blackListRDD数据的生成。对应的代码为

val blackList = Array((“Hadoop”, true), (“Mathou”, true)) 
//把Array变成RDD 
val blackListRDD = ssc.sparkContext.parallelize(blackList) 

并且它做了reduceBykey的操作(代码中并没有此步操作，SparkStreaming框架自行生成的)。
这里有两个Stage，Stage 0和Stage 1

Job 1的详细信息

一个makeRDD，这个RDD是receiver不断的接收数据流中的数据，在时间间隔达到batchInterval后，将所有数据变成一个RDD。并且它的耗时也是最长的59s

10. 此处可以看出，receiver也是一个独立的job。由此我们可以得出一个结论：我们在应用程序中，可以启动多个job，并且不用的job之间可以相互配合，这就为我们编写复杂的应用程序打下了基础。
    我们点击上面的start at OnlineBlackListFilter.scala:64查看详细信息
    
11. 根据上图的信息，只有一个Executor在接收数据，最最重要的是红色框中的数据本地性为PROCESS_LOCAL,由此可以知道receiver接收到数据后会保存到内存中，只要内存充足是不会写到磁盘中的。
    即便在创建receiver时，指定的存储默认策略为

MEMORY_AND_DISK_SER_2 
def socketTextStream( 
hostname: String, 
port: Int, 
storageLevel: StorageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2 
): ReceiverInputDStream[String] = withNamedScope(“socket text stream”) { 
socketStream[String](hostname, port, SocketReceiver.bytesToLines, storageLevel) 
}

12. job 2的详细信息

    
    
    
    
    
    

    Job 2 将前两个job生成的RDD进行leftOuterJoin操作。
    从Stage Id的编号就可以看出，它是依赖于上两个Job的。
    Receiver接收数据时是在spark-master节点上，但是Job 2在处理数据时，数据已经到了spark-worker1上了（因为我的环境只有两个worker，数据并没有分散到所有worker节点，worker节点如果多一点，情况可能不一样，每个节点都会处理数据）
    点击上面的Stage Id 3查看详细信息：

    
    
    
    Executor上运行，并且有5个Task 。
    Job 3的详细信息
    
    
    

13. 总结：我们可以看出，一个batchInterval并不是仅仅触发一个Job。
    根据上面的描述，我们更细致的了解了DStream和RDD的关系了。DStream就是一个个batchInterval时间内的RDD组成的。只不过DStream带上了时间维度，是一个无边界的集合。

    
    
    
    

    以上的连续4个图，分别对应以下4个段落的描述：
    Spark Streaming接收Kafka、Flume、HDFS和Kinesis等各种来源的实时输入数据，进行处理后，处理结果保存在HDFS、Databases等各种地方。
    Spark Streaming接收这些实时输入数据流，会将它们按批次划分，然后交给Spark引擎处理，生成按照批次划分的结果流。
    Spark Streaming提供了表示连续数据流的、高度抽象的被称为离散流的DStream。DStream本质上表示RDD的序列。任何对DStream的操作都会转变为对底层RDD的操作。
    Spark Streaming使用数据源产生的数据流创建DStream，也可以在已有的DStream上使用一些操作来创建新的DStream。
    在我们前面的实验中，每300秒会接收一批数据，基于这批数据会生成RDD，进而触发Job，执行处理。
    DStream是一个没有边界的集合，没有大小的限制。
    DStream代表了时空的概念。随着时间的推移，里面不断产生RDD。
    锁定到时间片后，就是空间的操作，也就是对本时间片的对应批次的数据的处理。
    下面用实例来讲解数据处理过程。
    从Spark Streaming程序转换为Spark执行的作业的过程中，使用了DStreamGraph。
    Spark Streaming程序中一般会有若干个对DStream的操作。DStreamGraph就是由这些操作的依赖关系构成。

对DStream的操作会构建成DStream Graph

从每个foreach开始，都会进行回溯。从后往前回溯这些操作之间的依赖关系，也就形成了DStreamGraph。
在每到batchInterval时间间隔后，Job被触发，DStream Graph将会被转换成RDD Graph