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1.2 DStream 生成 RDD 实例详解

发布于 2024-05-19 13:42:11 字数 38269 浏览 0 评论 0 收藏 0

本系列内容适用范围：

  • 2018.11.02 update, Spark 2.4 全系列 √ (已发布：2.4.0)
  • 2018.02.28 update, Spark 2.3 全系列 √ (已发布：2.3.0 ~ 2.3.2)
  • 2017.07.11 update, Spark 2.2 全系列 √ (已发布：2.2.0 ~ 2.2.3)



阅读本文前，请一定先阅读 Spark Streaming 实现思路与模块概述 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。

image

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

本文我们就来详解 DStream 最主要的功能：为每个 batch 生成 RDD 实例。

Quick Example

我们在前文 DStream, DStreamGraph 详解 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：

image

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。

image

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 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 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。

image

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。

image

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：

image

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：

image

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：

image

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。

image

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：

image

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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