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DStream 生成 RDD 实例详解

2017-08-29 23:20 120 查看


Quick Example

我们在前文 [DStream, DStreamGraph 详解](1.1 DStream, DStreamGraph 详解.md) 中引用了 Spark
Streaming 官方的 quick example 的这段对 DStream DAG 的定义，注意看代码中的注释讲解内容：

// ssc.socketTextStream() 将创建一个 SocketInputDStream；这个 InputDStream 的 SocketReceiver 将监听本机 9999 端口
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

val words = lines.flatMap(_.split(" "))      // DStream transformation
val pairs = words.map(word => (word, 1))     // DStream transformation
val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)    // DStream transformation
wordCounts.print()                           // DStream output


这里我们找到 
ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
 的源码实现：

def socketStream[T: ClassTag](hostname: String, port: Int, converter: (InputStream) => Iterator[T], storageLevel: StorageLevel): ReceiverInputDStream[T] = {
new SocketInputDStream[T](this, hostname, port, converter, storageLevel)
}


也就是 
ssc.socketTextStream()
 将 
new
 出来一个 
DStream
 具体子类 
SocketInputDStream
 的实例。

然后我们继续找到下一行 
lines.flatMap(_.split(" "))
 的源码实现：

def flatMap[U: ClassTag](flatMapFunc: T => Traversable[U]): DStream[U] = ssc.withScope {
new FlatMappedDStream(this, context.sparkContext.clean(flatMapFunc))
}


也就是 
lines.flatMap(_.split(" "))
 将 
new
 出来一个 
DStream
 具体子类 
FlatMappedDStream
 的实例。

后面几行也是如此，所以我们如果用 DStream DAG 图来表示之前那段 quick example 的话，就是这个样子：





也即，我们给出的那段代码，用具体的实现来替换的话，结果如下：

val lines = new SocketInputDStream("localhost", 9999)   // 类型是 SocketInputDStream

val words = new FlatMappedDStream(lines, _.split(" "))  // 类型是 FlatMappedDStream
val pairs = new MappedDStream(words, word => (word, 1)) // 类型是 MappedDStream
val wordCounts = new ShuffledDStream(pairs, _ + _)      // 类型是 ShuffledDStream
new ForeachDStream(wordCounts, cnt => cnt.print())      // 类型是 ForeachDStream



DStream
通过 
generatedRDD
 管理已生成的 
RDD

DStream
 内部用一个类型是 
HashMap
 的变量 
generatedRDD
 来记录已经生成过的 
RDD
：

private[streaming] var generatedRDDs = new HashMap[Time, RDD[T]] ()


generatedRDD
 的 key 是一个 
Time
；这个 
Time
 是与用户指定的 
batchDuration
 对齐了的时间
—— 如每 15s 生成一个 batch 的话，那么这里的 key 的时间就是 
08h:00m:00s
，
08h:00m:15s
 这种，所以其实也就代表是第几个
batch。
generatedRDD
 的 value 就是 
RDD
 的实例。

需要注意，每一个不同的 
DStream
 实例，都有一个自己的 
generatedRDD
。如在下图中，
DStream
a, b, c, d
 各有自己的 
generatedRDD
 变量；图中也示意了 
DStream
a
 的 
generatedRDD
 变量。





DStream
 对这个 
HashMap
 的存取主要是通过 
getOrCompute(time:
Time)
 方法，实现也很简单，就是一个 —— 查表，如果有就直接返回，如果没有就生成了放入表、再返回 —— 的逻辑：

private[streaming] final def getOrCompute(time: Time): Option[RDD[T]] = {
// 从 generatedRDDs 里 get 一下：如果有 rdd 就返回，没有 rdd 就进行 orElse 下面的 rdd 生成步骤
generatedRDDs.get(time).orElse {
// 验证 time 需要是 valid
if (isTimeValid(time)) {
// 然后调用 compute(time) 方法获得 rdd 实例，并存入 rddOption 变量
val rddOption = createRDDWithLocalProperties(time) {
PairRDDFunctions.disableOutputSpecValidation.withValue(true) {
compute(time)
}
}

rddOption.foreach { case newRDD =>
if (storageLevel != StorageLevel.NONE) {
newRDD.persist(storageLevel)
logDebug(s"Persisting RDD ${newRDD.id} for time $time to $storageLevel")
}
if (checkpointDuration != null && (time - zeroTime).isMultipleOf(checkpointDuration)) {
newRDD.checkpoint()
logInfo(s"Marking RDD ${newRDD.id} for time $time for checkpointing")
}
// 将刚刚实例化出来的 rddOption 放入 generatedRDDs 对应的 time 位置
generatedRDDs.put(time, newRDD)
}
// 返回刚刚实例化出来的 rddOption
rddOption
} else {
None
}
}
}


最主要还是调用了一个 abstract 的 
compute(time)
 方法。这个方法用于生成 
RDD
 实例，生成后被放进 
generatedRDD
 里供后续的查询和使用。这个 
compute(time)
 方法在 
DStream
 类里是
abstract 的，但在每个具体的子类里都提供了实现。


(a) 
InputDStream
 的 
compute(time)
 实现

InputDStream
 是个有很多子类的抽象类，我们看一个具体的子类 
FileInputDStream
。

// 来自 FileInputDStream
override def compute(validTime: Time): Option[RDD[(K, V)]] = {
// 通过一个 findNewFiles() 方法，找到 validTime 以后产生的新 file 的数据
val newFiles = findNewFiles(validTime.milliseconds)
logInfo("New files at time " + validTime + ":\n" + newFiles.mkString("\n"))
batchTimeToSelectedFiles += ((validTime, newFiles))
recentlySelectedFiles ++= newFiles

// 找到了一些新 file；以新 file 的数组为参数，通过 filesToRDD() 生成单个 RDD 实例 rdds
val rdds = Some(filesToRDD(newFiles))

val metadata = Map(
"files" -> newFiles.toList,
StreamInputInfo.METADATA_KEY_DESCRIPTION -> newFiles.mkString("\n"))
val inputInfo = StreamInputInfo(id, 0, metadata)
ssc.scheduler.inputInfoTracker.reportInfo(validTime, inputInfo)

// 返回生成的单个 RDD 实例 rdds
rdds
}


而 
filesToRDD()
 实现如下：

// 来自 FileInputDStream
private def filesToRDD(files: Seq[String]): RDD[(K, V)] = {
// 对每个 file，都 sc.newAPIHadoopFile(file) 来生成一个 RDD
val fileRDDs = files.map { file =>
val rdd = serializableConfOpt.map(_.value) match {
case Some(config) => context.sparkContext.newAPIHadoopFile(
file,
fm.runtimeClass.asInstanceOf[Class[F]],
km.runtimeClass.asInstanceOf[Class[K]],
vm.runtimeClass.asInstanceOf[Class[V]],
config)
case None => context.sparkContext.newAPIHadoopFile[K, V, F](file)
}
if (rdd.partitions.size == 0) {
logError("File " + file + " has no data in it. Spark Streaming can only ingest " +
"files that have been \"moved\" to the directory assigned to the file stream. " +
"Refer to the streaming programming guide for more details.")
}
rdd
}
// 将每个 file 对应的 RDD 进行 union，返回一个 union 后的 UnionRDD
new UnionRDD(context.sparkContext, fileRDDs)
}


所以，结合以上 
compute(validTime: Time)
 和 
filesToRDD(files:
Seq[String])
 方法，我们得出 
FileInputDStream
 为每个 batch 生成 RDD 的实例过程如下：
(1) 先通过一个 findNewFiles() 方法，找到 validTime 以后产生的多个新 file
(2) 对每个新 file，都将其作为参数调用 sc.newAPIHadoopFile(file)，生成一个 RDD 实例
(3) 将 (2) 中的多个新 file 对应的多个 RDD 实例进行 union，返回一个 union 后的 UnionRDD

其它 
InputDStream
 的为每个 batch 生成 
RDD
 实例的过程也比较类似了。


(b)
一般 
DStream
 的 
compute(time)
 实现

前一小节的 
InputDStream
 没有上游依赖的 
DStream
，可以直接为每个
batch 产生 
RDD
 实例。一般 
DStream
 都是由transofrmation 生成的，都有上游依赖的 
DStream
，所以为了为
batch 产生 
RDD
 实例，就需要在 
compute(time)
 方法里先获取上游依赖的 
DStream
 产生的 
RDD
 实例。

具体的，我们看两个具体 
DStream
 —— 
MappedDStream
, 
FilteredDStream
 ——
的实现：


MappedDStream
 的 
compute(time)
 实现

MappedDStream
 很简单，全类实现如下：

package org.apache.spark.streaming.dstream

import org.apache.spark.streaming.{Duration, Time}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import scala.reflect.ClassTag

private[streaming]
class MappedDStream[T: ClassTag, U: ClassTag] (
parent: DStream[T],
mapFunc: T => U
) extends DStream[U](parent.ssc) {

override def dependencies: List[DStream[_]] = List(parent)

override def slideDuration: Duration = parent.slideDuration

override def compute(validTime: Time): Option[RDD[U]] = {
parent.getOrCompute(validTime).map(_.map[U](mapFunc))
}
}


可以看到，首先在构造函数里传入了两个重要内容：
parent，是本 
MappedDStream
 上游依赖的 
DStream

mapFunc，是本次 map() 转换的具体函数
在前文 [DStream, DStreamGraph 详解](1.1 DStream, DStreamGraph 详解.md) 中的 quick example 里的 
val pairs = words.map(word
=> (word, 1))
 的 
mapFunc
 就是 
word
=> (word, 1)


所以在 
compute(time)
 的具体实现里，就很简单了：
(1) 获取 parent 
DStream
 在本 batch 里对应的 
RDD
 实例
(2) 在这个 parent 
RDD
 实例上，以 
mapFunc
 为参数调用 
.map(mapFunc)
 方法，将得到的新 
RDD
 实例返回
完全相当于用 RDD API 写了这样的代码：
return parentRDD.map(mapFunc)



FilteredDStream
 的 
compute(time)
 实现

再看看 
FilteredDStream
 的全部实现：

package org.apache.spark.streaming.dstream

import org.apache.spark.streaming.{Duration, Time}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import scala.reflect.ClassTag

private[streaming]
class FilteredDStream[T: ClassTag](
parent: DStream[T],
filterFunc: T => Boolean
) extends DStream[T](parent.ssc) {

override def dependencies: List[DStream[_]] = List(parent)

override def slideDuration: Duration = parent.slideDuration

override def compute(validTime: Time): Option[RDD[T]] = {
parent.getOrCompute(validTime).map(_.filter(filterFunc))
}
}


同 
MappedDStream
 一样，
FilteredDStream
 也在构造函数里传入了两个重要内容：
parent，是本 
FilteredDStream
 上游依赖的 
DStream

filterFunc，是本次 filter() 转换的具体函数

所以在 
compute(time)
 的具体实现里，就很简单了：
(1) 获取 parent 
DStream
 在本 batch 里对应的 
RDD
 实例
(2) 在这个 parent 
RDD
 实例上，以 
filterFunc
 为参数调用 
.filter(filterFunc)
 方法，将得到的新 
RDD
 实例返回
完全相当于用 RDD API 写了这样的代码：
return parentRDD.filter(filterFunc)



总结一般 
DStream
 的 
compute(time)
 实现

总结上面 
MappedDStream
 和 
FilteredDStream
 的实现，可以看到：
DStream
 的 
.map()
 操作生成了 
MappedDStream
，而 
MappedDStream
 在每个
batch 里生成 
RDD
 实例时，将对 
parentRDD
调用 
RDD
 的 
.map()
 操作
—— 
DStream.map()
 操作完美复制为每个 batch 的 
RDD.map()
 操作
DStream
 的 
.filter()
 操作生成了 
FilteredDStream
，而 
FilteredDStream
 在每个
batch 里生成 
RDD
 实例时，将对 
parentRDD
 调用 
RDD
 的 
.filter()
 操作
—— 
DStream.filter()
 操作完美复制为每个 batch 的 
RDD.filter()
 操作

在最开始， 
DStream
 的 transformation 的 API 设计与 
RDD
 的 transformation 设计保持了一致，就使得，每一个 
dStreamA
.transformation()
得到的新 
dStreamB
 能将 
dStreamA.
transformation() 操作完美复制为每个
batch 的 
rddA.
transformation() 操作。

这也就是 
DStream
 能够作为 
RDD
 模板，在每个
batch 里实例化 
RDD
 的根本原因。


(c) 
ForEachDStream
 的 
compute(time)
 实现

上面分析了 
DStream
 的 transformation 如何在 
compute(time)
 里复制为 
RDD
 的 transformation，下面我们分析 
DStream
 的 output 如何在 
compute(time)
 里复制为 
RDD
 的 action。

我们前面讲过，对一个 
DStream
 进行 output 操作，将生成一个新的 
ForEachDStream
，这个 
ForEachDStream
 用一个 
foreachFunc
 成员来记录 output 的具体内容。

ForEachDStream
 全部实现如下：

package org.apache.spark.streaming.dstream

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.streaming.{Duration, Time}
import org.apache.spark.streaming.scheduler.Job
import scala.reflect.ClassTag

private[streaming]
class ForEachDStream[T: ClassTag] (
parent: DStream[T],
foreachFunc: (RDD[T], Time) => Unit
) extends DStream[Unit](parent.ssc) {

override def dependencies: List[DStream[_]] = List(parent)

override def slideDuration: Duration = parent.slideDuration

override def compute(validTime: Time): Option[RDD[Unit]] = None

override def generateJob(time: Time): Option[Job] = {
parent.getOrCompute(time) match {
case Some(rdd) =>
val jobFunc = () => createRDDWithLocalProperties(time) {
ssc.sparkContext.setCallSite(creationSite)
foreachFunc(rdd, time)
}
Some(new Job(time, jobFunc))
case None => None
}
}
}


同前面一样，
ForEachDStream
 也在构造函数里传入了两个重要内容：
parent，是本 
ForEachDStream
 上游依赖的 
DStream

foreachFunc，是本次 output 的具体函数

所以在 
compute(time)
 的具体实现里，就很简单了：
(1) 获取 parent 
DStream
 在本 batch 里对应的 
RDD
 实例
(2) 以这个 parent 
RDD
 和本次 batch 的 time 为参数，调用 
foreachFunc(parentRDD,
time)
 方法

例如，我们看看 
DStream.print()
 里 
foreachFunc(rdd,
time)
 的具体实现：

def foreachFunc: (RDD[T], Time) => Unit = {
val firstNum = rdd.take(num + 1)
println("-------------------------------------------")
println("Time: " + time)
println("-------------------------------------------")
firstNum.take(num).foreach(println)
if (firstNum.length > num) println("...")
println()
}


就可以知道，如果对着 
rdd
 调用上面这个 
foreachFunc
 的话，就会在每个
batch 里，都会在 
rdd
 上执行 
.take()
 获取一些元素到
driver 端，然后再 
.foreach(println)
；也就形成了在 driver 端打印这个 
DStream
 的一些内容的效果了！


DStreamGraph
生成 RDD DAG 实例

在前文 [Spark Streaming 实现思路与模块概述](0.1 Spark Streaming 实现思路与模块概述.md) 中，我们曾经讲过，在每个 batch 时，都由 
JobGenerator
 来要求 
RDD
 DAG
“模板” 来创建 
RDD
 DAG 实例，即下图中的第 (2) 步。





具体的，是 
JobGenerator
 来调用 
DStreamGraph
 的 
generateJobs(time)
 方法。

那么翻出来 
generateJobs()
 的实现：

// 来自 DStreamGraph
def generateJobs(time: Time): Seq[Job] = {
logDebug("Generating jobs for time " + time)
val jobs = this.synchronized {
outputStreams.flatMap(outputStream => outputStream.generateJob(time))
}
logDebug("Generated " + jobs.length + " jobs for time " + time)
jobs
}


也就是说，是 
DStreamGraph
 继续调用了每个 
outputStream
 的 
generateJob(time)
 方法
—— 而我们知道，只有 ForEachDStream 是 outputStream，所以将调用 
ForEachDStream
 的 
generateJob(time)
 方法。





举个例子，如上图，由于我们在代码里的两次 print() 操作产生了两个 
ForEachDStream
 节点 
x
 和 
y
，那么 
DStreamGraph.generateJobs(time)
 就将先后调用 
x.generateJob(time)
 和 
y.generateJob(time)
 方法，并将各获得一个
Job。

但是…… 
x.generateJob(time)
 和 
y.generateJob(time)
 的返回值
Job 到底是啥？那我们先插播一下 
Job
。


Spark
Streaming 的 Job

Spark Streaming 里重新定义了一个 
Job
 类，功能与 
Java
 的 
Runnable
 差不多：一个 
Job
 能够自定义一个 
func()
函数
，而 
Job
 的 
.run()
 方法实现就是执行这个 
func()
。

// 节选自 org.apache.spark.streaming.scheduler.Job
private[streaming]
class Job(val time: Time, func: () => _) {
...

def run() {
_result = Try(func())
}

...
}


所以其实 
Job
 的本质是将实际的 
func()
 定义和 
func()
 被调用分离了
—— 就像 
Runnable
 是将 
run()
 的具体定义和 
run()
 的被调用分离了一样。

下面我们继续来看 
x.generateJob(time)
 和 
y.generateJob(time)
 实现。


x.generateJob(time)
 过程

x
 是一个 
ForEachDStream
，其 
generateJob(time)
 的实现如下：

// 来自 ForEachDStream
override def generateJob(time: Time): Option[Job] = {
// 【首先调用 parentDStream 的 getOrCompute() 来获取 parentRDD】
parent.getOrCompute(time) match {
case Some(rdd) =>
// 【然后定义 jobFunc 为在 parentRDD 上执行 foreachFun() 】
val jobFunc = () => createRDDWithLocalProperties(time) {
ssc.sparkContext.setCallSite(creationSite)
foreachFunc(rdd, time)
}
// 【最后将 jobFunc 包装为 Job 返回】
Some(new Job(time, jobFunc))
case None => None
}
}


就是这里牵扯到了 
x
 的 
parentDStream.getOrCompute(time)
，即 
d.getOrCompute(time)
；而 
d.getOrCompute(time)
 会牵扯 
c.getOrCompute(time)
，乃至 
a.getOrCompute(time)
, 
b.getOrCompute(time)


用一个时序图来表达这里的调用关系会清晰很多：





所以最后的时候，由于对 
x.generateJob(time)
 形成的递归调用， 将形成一个 Job，其内容 
func
 如下图：





y.generateJob(time)
 过程

同样的，
y
 节点生成 Job 的过程，与 
x
 节点的过程非常类似，只是在 
b.getOrCompute(time)
 时，会命中 
get(time)
 而不需要触发 
compute(time)
 了，这是因为该 
RDD
 实例已经在 
x
 节点的生成过程中被实例化过一次，所以在这里只需要取出来用就可以了。

同样，最后的时候，由于对 
y.generateJob(time)
 形成的递归调用， 将形成一个 Job，其内容 
func
 如下图：





返回
Seq[Job]

所以当 
DStreamGraph.generateJobs(time)
 结束时，会返回多个 
Job
，是因为作为 
output
stream
 的每个 
ForEachDStream
 都通过 
generateJob(time)
 方法贡献了一个 
Job
。





比如在上图里，
DStreamGraph.generateJobs(time)
 会返回一个 
Job
 的序列，其大小为 
2
，其内容分别为：





至此，在给定的 batch 里，
DStreamGraph.generateJobs(time)
 的工作已经全部完成，
Seq[Job]
 作为结果返回给 
JobGenerator
后，
JobGenerator
 也会尽快提交到 
JobSheduler
 那里尽快调用 
Job.run()
 使得这 
2
 个 
RDD
 DAG
尽快运行起来。

而且，每个新 batch 生成时，都会调用 
DStreamGraph.generateJobs(time)
，也进而触发我们之前讨论这个 
Job
 生成过程，周而复始。

到此，整个 
DStream
 作为 
RDD
 的
“模板” 为每个 batch 实例化 
RDD
，
DStreamGraph
 作为 
RDD
 DAG
的 “模板” 为每个 batch 实例化 
RDD
 DAG，就分析完成了。
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