6.Spark streaming技术内幕 : Job动态生成原理与源码解析

程序员文章站 2022-07-13 15:45:37

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Spark streaming 程序的运行过程是将DStream的操作转化成RDD的操作，Spark Streaming 和 Spark Core 的关系如下图（图片来自spark官网）

6.Spark streaming技术内幕 : Job动态生成原理与源码解析

博客分类： spark streaming内幕 spark streamingjobJobScheduler源码解析原理

Spark Streaming 会按照程序设定的时间间隔不断动态生成Job来处理输入数据，这里的Job生成是指将Spark Streaming 的程序翻译成Spark内核的RDD操作，翻译的过程并不会触发Job的运行，Spark Streaming 会将翻译的处理逻辑封装在Job对象中，最后会将Job提交到集群上运行。这就是Spark Streaming 运行的基本过程。下面详细介绍Job动态生成和提交过程。

首先,当SparkStreaming的start方法调用后,整个Spark Streaming 程序开始运行,按照指定的时间间隔生成Job并提交给集群运行,在生成Job的工程中主要核心对象有

1.JobScheduler

2.JobGenerator

3.DStreamGraph

4.DStream

其中, JobScheduler 负责启动JobGenerator生成Job,并提交生成的Job到集群运行,这里的Job不是在spark core 中提到的job,它只是作业运行的代码模板,是逻辑级别的,可以类比java线程中的Runnable接口实现,不是真正运行的作业, 它封装了由DStream转化而来的RDD操作.JobGenerator负责定时调用DStreamingGraph的generateJob方法生成Job和清理Dstream的元数据, DStreamGraph持有构成DStream图的所有DStream对象,并调用DStream的generateJob方法生成具体Job对象.DStream生成最终的Job交给JobScheduler 调度执行。整体过程如下图所示：

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下面结合源码分析每一步过程 (源码中黄色背景部分为核心逻辑代码,例如 : scheduler.start()) :

首先，StreamingContext起动时调用start方法

try{
            validate()
 
// Start the streaming scheduler in a new thread, so that thread local properties
// like call sites and job groups can be reset without affecting those of the
// current thread.
ThreadUtils.runInNewThread("streaming-start"){
              sparkContext.setCallSite(startSite.get)
              sparkContext.clearJobGroup()
              sparkContext.setLocalProperty(SparkContext.SPARK_JOB_INTERRUPT_ON_CANCEL,"false")
              savedProperties.set(SerializationUtils.clone(
                sparkContext.localProperties.get()).asInstanceOf[Properties])
              scheduler.start()
}
            state =StreamingContextState.ACTIVE
}catch{
caseNonFatal(e)=>
              logError("Error starting the context, marking it as stopped", e)
              scheduler.stop(false)
              state =StreamingContextState.STOPPED
throw e
}

其中调用了scheduler的start方法,此处的scheduler 就是 org.apache.spark.streaming.scheduler.JobScheduler 对象,

StreamingContext持有org.apache.spark.streaming.scheduler.JobScheduler对象的引用。

下面看一下JobScheduler的start方法:

    eventLoop =newEventLoop[JobSchedulerEvent]("JobScheduler"){
      override protected def onReceive(event:JobSchedulerEvent):Unit= processEvent(event)
 
      override protected def onError(e:Throwable):Unit= reportError("Error in job scheduler", e)
}
    eventLoop.start()
 
// attach rate controllers of input streams to receive batch completion updates
for{
      inputDStream <- ssc.graph.getInputStreams
      rateController <- inputDStream.rateController
} ssc.addStreamingListener(rateController)
 
    listenerBus.start()
    receiverTracker =newReceiverTracker(ssc)
    inputInfoTracker =newInputInfoTracker(ssc)
    executorAllocationManager =ExecutorAllocationManager.createIfEnabled(
      ssc.sparkContext,
      receiverTracker,
      ssc.conf,
      ssc.graph.batchDuration.milliseconds,
      clock)
    executorAllocationManager.foreach(ssc.addStreamingListener)
    receiverTracker.start()
    jobGenerator.start()
    executorAllocationManager.foreach(_.start())
    logInfo("Started JobScheduler")

可以看到JobScheduler调用了jobGenerator的start方法和eventLoop的start方法,eventLoop用来接收JobSchedulerEvent消息,并交给processEvent函数进行处理

代码如下:

private def processEvent(event:JobSchedulerEvent){
try{
      event match {
caseJobStarted(job, startTime)=> handleJobStart(job, startTime)
caseJobCompleted(job, completedTime)=> handleJobCompletion(job, completedTime)
caseErrorReported(m, e)=> handleError(m, e)
}
}catch{
case e:Throwable=>
        reportError("Error in job scheduler", e)
}
}

可以看到JobScheduler中的eventLoop只处理JobStarted,JobCompleted和ErrorReported 三类消息,这三类消息的处理不是Job动态生成的核心逻辑代码先略过,(注意:后面JobGenerator中也有个eventLoop不要和这里的eventLoop混淆。)

JobGenerator的start方法首先new了一个EventLoop对象eventLoop,并复写onReceive(),将收到的JobGeneratorEvent 消息交给 processEvent 方法处理.源码如下:

   /** Start generation of jobs */
  def start(): Unit = synchronized {
    if (eventLoop != null) return // generator has already been started

    // Call checkpointWriter here to initialize it before eventLoop uses it to avoid a deadlock.
    // See SPARK-10125
    checkpointWriter

    eventLoop = new EventLoop[JobGeneratorEvent]("JobGenerator") {
      override protected def onReceive(event: JobGeneratorEvent): Unit = processEvent(event)

      override protected def onError(e: Throwable): Unit = {
        jobScheduler.reportError("Error in job generator", e)
      }
    }
    eventLoop.start()

    if (ssc.isCheckpointPresent) {
      restart()
    } else {
      startFirstTime()
    }
  }

JobGenerator创建了eventLoop对象之后调用该对象的start方法,启动监听进程,准备接收JobGeneratorEvent类型消息交给processEvent函数处理,然后调用了startFirstTime方法,该方法启动DStreamGraph和定时器,定时器启动后根据程序设定的时间间隔给eventLoop对象发送GenerateJobs消息,如下图:

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eventLoop对象收到 GenerateJobs 消息交个processEvent方法处理,processEvent收到该消息,调用generateJobs方法处理,源码如下:

/** Generate jobs and perform checkpoint for the given `time`.  */
private def generateJobs(time:Time){
// Checkpoint all RDDs marked for checkpointing to ensure their lineages are
// truncated periodically. Otherwise, we may run into stack overflows (SPARK-6847).
    ssc.sparkContext.setLocalProperty(RDD.CHECKPOINT_ALL_MARKED_ANCESTORS,"true")
Try{
      jobScheduler.receiverTracker.allocateBlocksToBatch(time)// allocate received blocks to batch
      graph.generateJobs(time)// generate jobs using allocated block
} match {
caseSuccess(jobs)=>
        val streamIdToInputInfos = jobScheduler.inputInfoTracker.getInfo(time)
        jobScheduler.submitJobSet(JobSet(time, jobs, streamIdToInputInfos))
caseFailure(e)=>
        jobScheduler.reportError("Error generating jobs for time "+ time, e)
}
    eventLoop.post(DoCheckpoint(time, clearCheckpointDataLater =false))
}

JobGenerator中的generateJobs方法主要关注两行代码,首先调用graph的generateJobs方法,给方法返回Success(jobs) 或者 Failure(e),其中的jobs就是该方法返回的Job对象集合,如果Job创建成功,再调用JobScheduler的submitJobSet方法将job提交给集群执行。

首先分析Job对象的产生，DStreamGraph 的start方法源码：

  def generateJobs(time:Time):Seq[Job]={
    logDebug("Generating jobs for time "+ time)
    val jobs =this.synchronized{
      outputStreams.flatMap { outputStream =>
        val jobOption = outputStream.generateJob(time)
        jobOption.foreach(_.setCallSite(outputStream.creationSite))
        jobOption
}
}
    logDebug("Generated "+ jobs.length +" jobs for time "+ time)
    jobs
}

DStreamGraph 的start方法源码调用了outputStream对象的generateJob方法，ForeachDStream重写了该方法：

  override def generateJob(time:Time):Option[Job]={
    parent.getOrCompute(time) match {
caseSome(rdd)=>
        val jobFunc =()=> createRDDWithLocalProperties(time, displayInnerRDDOps){
          foreachFunc(rdd, time)
}
Some(newJob(time, jobFunc))
caseNone=>None
}
}

ForeachDStream的generateJob 将用户编写的DStream处理函数封装在jobFunc中，并将其传入Job对象，至此Job的生成。

接下来分析Job提交过程，JobScheduler负责Job的提交，核心代码在submitJobSet方法中：

  def submitJobSet(jobSet:JobSet){
if(jobSet.jobs.isEmpty){
      logInfo("No jobs added for time "+ jobSet.time)
}else{
      listenerBus.post(StreamingListenerBatchSubmitted(jobSet.toBatchInfo))
      jobSets.put(jobSet.time, jobSet)
      jobSet.jobs.foreach(job => jobExecutor.execute(newJobHandler(job)))
      logInfo("Added jobs for time "+ jobSet.time)
}
}