DStream, DStreamGraph 详解

DStream, DStreamGraph 详解

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本系列内容适用范围：

* 2017.07.11 update, Spark 2.2 全系列 √ (已发布：2.2.0)
* 2017.05.02 update, Spark 2.1 全系列 √ (已发布：2.1.0, 2.1.1)
* 2016.11.14 update, Spark 2.0 全系列 √ (已发布：2.0.0, 2.0.1, 2.0.2)

阅读本文前，请一定先阅读 [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) 一文，其中概述了 Spark Streaming 的 4 大模块的基本作用，有了全局概念后再看本文对 

模块
1 DAG 静态定义

 细节的解释。

引言

我们在前面的文章讲过，Spark Streaming 的 

模块 1 DAG 静态定义

 要解决的问题就是如何把计算逻辑描述为一个 RDD DAG 的“模板”，在后面 Job 动态生成的时候，针对每个 batch，都将根据这个“模板”生成一个
RDD DAG 的实例。





在 Spark Streaming 里，这个 RDD “模板”对应的具体的类是 

DStream

，RDD DAG “模板”对应的具体类是 

DStreamGraph

。

DStream      的全限定名是：org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
DStreamGraph 的全限定名是：org.apache.spark.streaming.DStreamGraph

本文涉及的类在 Spark Streaming 中的位置如上图所示；下面详解 

DStream

, 

DStreamGraph

。

DStream, transformation, output
operation 解析

回想一下，RDD 的定义是一个只读、分区的数据集（

an RDD is a read-only, partitioned collection of records

），而 DStream 又是 RDD 的模板，所以我们把
Dstream 也视同数据集。

我们先看看定义在这个 DStream 数据集上的转换（transformation）和 输出（output）。

现在假设我们有一个 

DStream

 数据集 a：

val a = new DStream()

那么通过 

filter()

 操作就可以从 

a

 生成一个新的 

DStream

 数据集 

b

：

val b = a.filter(func)

这里能够由已有的 

DStream

 产生新 

DStream

 的操作统称 transformation。一些典型的 tansformation 包括 

map()

, 

filter()

, 

reduce()

, 

join()

 等
。

Transformation Meaning map(func) Return a new DStream by passing each element of the source DStream through a function func. flatMap(func) Similar to map, but each input item can be mapped to 0 or more output items.
filter(func) Return a new DStream by selecting only the records of the source DStream on which func returns true. repartition(numPartitions) Changes the level of parallelism in this DStream by creating more or fewer partitions.

另一些不产生新 

DStream

 数据集，而是只在已有 

DStream

 数据集上进行的操作和输出，统称为 output。比如 

a.print()

 就不会产生新的数据集，而是只是将 

a

 的内容打印出来，所以 

print()

 就是一种 output 操作。一些典型的 output 包括 

print()

, 

saveAsTextFiles()

, 

saveAsHadoopFiles()

, 

foreachRDD()

 等。

print() Prints the first ten elements of every batch of data in a DStream on the driver node running the streaming application. This is useful for development and debugging. Python API This is called pprint() in
the Python API. saveAsTextFiles(prefix, [suffix]) Save this DStream's contents as text files. The file name at each batch interval is generated based on prefix and suffix: "prefix-TIME_IN_MS[.suffix]". saveAsObjectFiles(prefix, [suffix]) Save this DStream's
contents as SequenceFiles of serialized Java objects. The file name at each batch interval is generated based on prefix and suffix: "prefix-TIME_IN_MS[.suffix]". Python API This is not available in the Python API. saveAsHadoopFiles(prefix, [suffix]) Save this
DStream's contents as Hadoop files. The file name at each batch interval is generated based on prefix and suffix: "prefix-TIME_IN_MS[.suffix]". Python API This is not available in the Python API. foreachRDD(func) The most generic output operator that applies
a function, func, to each RDD generated from the stream. This function should push the data in each RDD to an external system, such as saving the RDD to files, or writing it over the network to a database. Note that the function func is executed in the driver
process running the streaming application, and will usually have RDD actions in it that will force the computation of the streaming RDDs.

一段
quick example 的 transformation, output 解析

我们看一下 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

总结一下：
transformation：可以看到基本上 1 种 transformation 将对应产生一个新的 

DStream

 子类实例，如：

.flatMap()

 将产生 

FaltMappedDStream

 实例

.map()

 将产生 

MappedDStream

 实例

output：将只产生一种 

ForEachDStream

 子类实例，用一个函数 

func

 来记录需要做的操作
如对于 

print()

 就是：

func

 = 

cnt
=> cnt.print()

我们将有另一篇文章具体对 

DStream

 所有 transformation 的列举和分析，本文不展开。

DStream
类继承体系

上面我们看到的 

SocketInputDStream

, 

FlatMappedDStream

, 

ForeachDStream

 等都是 

DStream

 的具体子类。

DStream

 的所有子类如下：





一会我们要对其这些 

DStream

 子类进行一个分类。

Dependency,
DStreamGraph 解析

先再次回过头来看一下 transformation 操作。当我们写代码 

c = a.join(b), d = c.filter()

 时， 它们的 DAG 逻辑关系是 

a/b
→ c，c → d

，但在 Spark Streaming 在进行物理记录时却是反向的 

a/b ← c, c ← d

，如下图：





那物理上为什么不顺着 DAG 来正向记录，却用反向记录？

这里背后的原因是，在 Spark Core 的 RDD API 里，RDD 的计算是被触发了以后才进行 lazy 求值的，即当真正求 

d

 的值的时候，先计算上游 dependency 

c

；而计算 

c

 则先进一步计算 

c

 的上游
dependency 

a

 和 

b

。Spark
Streaming 里则与 RDD DAG 的反向表示保持了一致，对 DStream 也采用的反向表示。

所以，这里 

d

 对 

c

 的引用（即指针），表达的是一个上游依赖（dependency）的关系；也就是说，不求值则已，一旦 

d.print()

 这个 output 操作触发了对 

d

 的求值，那么就需要从 

d

 开始往上游进行追溯计算。

具体的过程是，

d.print()

 将 

new

 一个 

d

 的一个下游 

ForEachDStream
x

 —— 

x

 中记明了需要做的操作 

func
= print()

—— 然后在每个 batch 动态生成 RDD 实例时，以 

x

 为根节点、进行一次 BFS（宽度优先遍历），就可以快速得到需要进行实际计算的最小集合。如下图所示，这个最小集合就是 {

a

, 

b

, 

c

, 

d

}。





再看一个例子。如下图所示，如果对 

d

, 

f

 分别调用 

print()

 的 output 操作，那么将在 

d

, 

f

 的下游分别产生新的 

DStream
x, y

，分别记录了具体操作 

func = print()

。在每个 batch 动态生成 RDD 实例时，就会分别对 

x

 和 

y

 进行
BFS 遍历，分别得到上游集合 {

a

,

b

,

c

,

d

}
和 {

b

,

e

,

f

}。作为对比，这里我们不对 

h

 进行 

print()

 的 output 操作，所以 

g

, 

h

 将得不到遍历。





通过以上分析，我们总结一下：

(1) DStream 逻辑上通过 transformation 来形成 DAG，但在物理上却是通过与 transformation 反向的依赖（dependency）来构成表示的

(2) 当某个节点调用了 output 操作时，就产生一个新的 

ForEachDStream

 ，这个新的 

ForEachDStream

 记录了具体的 output操作是什么

(3) 在每个 batch 动态生成 RDD 实例时，就对 (2) 中新生成的 

DStream

 进行 BFS 遍历

我们将在 (2) 中，由 output 操作新生成的 

DStream

 称为 output stream。

最后，我们给出：

(4) Spark Streaming 记录整个 DStream DAG 的方式，就是通过一个 

DStreamGraph

 实例记录了到所有的 output
stream节点的引用
通过对所有 output stream 节点进行遍历，就可以得到所有上游依赖的 

DStream

不能被遍历到的 

DStream

 节点 —— 如 

g

 和 

h

 ——
则虽然出现在了逻辑的 DAG 中，但是并不属于物理的 

DStreamGraph

，也将在 Spark Streaming 的实际运行过程中不产生任何作用

(5) 

DStreamGraph

 实例同时也记录了到所有 input stream 节点的引用
DStreamGraph 时常需要遍历没有上游依赖的 

DStream

 节点 —— 称为 input stream —— 记录一下就可以避免每次为查找 input
stream 而对 output steam 进行 BFS 的消耗

我们本节所描述的内容，用下图就能够总结了：





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