Spark Streaming原理与应用
下面我将从Spark Streaming的原理、应用到源码进行详细剖析，并给出关键源码方法、内部逻辑、行级注释和记忆口诀，帮助你高效掌握Spark Streaming流式计算。
一、Spark Streaming原理与应用
1. 微批计算原理
原理：
- Spark Streaming把实时数据流切分成小批次（batch），每个batch用Spark作业处理。
- 处理流程：采集（Receiver）→ 切分（Batch）→ 计算（DStream）→ 输出（Output）。
核心源码：
JobScheduler,JobGenerator,ReceiverTracker- batch切分关键方法：
JobGenerator.generateJobs(time)
口诀：
流转批，批为王，DStream变RDD，作业忙。
2. Standalone集群支持
原理：
- Spark Streaming可运行于YARN、Mesos、K8s、Standalone等集群。
- Standalone模式下，
spark-submit提交应用，Master分配资源。
关键源码：
org.apache.spark.deploy.master.Masterorg.apache.spark.deploy.worker.Worker
口诀：
独立集群易部署，Master调度Worker忙。
3. API详解
常用API：
StreamingContext：流式上下文DStream：离散流inputStream = ssc.socketTextStream(...)dstream.map/flatMap/filter/union/window/reduceByKeyAndWindowdstream.foreachRDD
口诀：
流上下文，DStream链，算子操作随心变。
4. 高可用（HA）机制
原理：
- Driver高可用：结合Zookeeper实现。
- Standalone模式下，Master支持HA。
- Streaming应用级HA靠Checkpoint恢复。
关键源码：
org.apache.spark.streaming.Checkpoint
口诀：
主备切换靠ZK，检查点存状态。
5. 检查点与窗口机制
检查点（Checkpoint）
原理：
- 保存应用元数据与中间状态，Driver故障可恢复。
代码关键点：
ssc.checkpoint("hdfs://...")
窗口（Window）
原理：
window算子：滑动窗口聚合流数据。
关键API：
dstream.window(windowDuration, slideDuration)
口诀：
检查点保命根，窗口滑动批内存。
6. 与MQ/Kafka整合开发
原理：
- Spark Streaming通过
KafkaUtils.createDirectStream与Kafka对接。 - 支持Exactly-Once语义。
关键源码：
KafkaInputDStream,DirectKafkaInputDStream
口诀：
Kafka对接Direct强，偏移管理更稳妥。
二、Spark Streaming源码分析
1. 流式微批任务调度原理
核心流程：
StreamingContext.start()启动流式计算。JobScheduler和JobGenerator每隔batch interval切分任务。JobGenerator生成每批Job，提交到JobScheduler。JobScheduler调度到Spark Core的DAGScheduler执行。
源码路径与方法：
1.1 StreamingContext.start()
入口方法：
// org.apache.spark.streaming.StreamingContext
def start(): Unit = {// 1. 启动JobSchedulerscheduler.start()
}
口诀：
启动从start起，调度靠scheduler。
1.2 JobScheduler.start()
// org.apache.spark.streaming.scheduler.JobScheduler
def start(): Unit = {// 1. 启动JobGenerator线程jobGenerator.start()// 2. 启动ReceiverTracker用于数据接收receiverTracker.start()
}
口诀：
JobGenerator管切批，ReceiverTracker收数据。
1.3 JobGenerator.start()
// org.apache.spark.streaming.scheduler.JobGenerator
def start(): Unit = {// 1. 定时调度generateJobstimer.start()
}
口诀：
定时任务切分批，timer驱动generateJobs。
1.4 generateJobs(time)
// org.apache.spark.streaming.scheduler.JobGenerator
private def generateJobs(time: Time): Seq[Job] = {// 1. 为每个outputStream生成一个Jobgraph.generateJobs(time)
}
口诀：
每批生成Job，DStream图遍历。
1.5 JobScheduler.submitJobSet
// org.apache.spark.streaming.scheduler.JobScheduler
def submitJobSet(jobSet: JobSet) {// 1. 交给线程池并发执行jobExecutor.execute(new JobHandler(job))
}
口诀：
JobSet成组投，线程池分发忙。
1.6 ReceiverTracker.start()
// org.apache.spark.streaming.scheduler.ReceiverTracker
def start(): Unit = {// 1. 启动ReceiverSupervisor在Executor上采集数据endpoint.send(StartAllReceivers)
}
口诀：
Receiver分布式采，Supervisor收原始。
2. 源码行级剖析与注释
以JobGenerator.generateJobs为例：
// org.apache.spark.streaming.scheduler.JobGenerator
private def generateJobs(time: Time): Seq[Job] = {// 1. 遍历DStreamGraph所有OutputStream（输出算子）graph.outputStreams.flatMap { outputStream =>// 2. 为当前时间点生成Job（RDD依赖链）outputStream.generateJob(time)}
}
注释口诀：
遍历输出算子流，当前批次生成Job。
3. 速记口诀总汇
| 环节 | 口诀 |
|---|---|
| 微批原理 | 流转批，批为王，DStream变RDD，作业忙。 |
| Standalone | 独立集群易部署，Master调度Worker忙。 |
| API | 流上下文，DStream链，算子操作随心变。 |
| 高可用 | 主备切换靠ZK，检查点存状态。 |
| 检查点窗口 | 检查点保命根，窗口滑动批内存。 |
| Kafka整合 | Kafka对接Direct强，偏移管理更稳妥。 |
| 调度流程 | 启动从start起，调度靠scheduler。 |
| 切批 | JobGenerator管切批，ReceiverTracker收数据。 |
| 定时批处理 | 定时任务切分批，timer驱动generateJobs。 |
| Job生成 | 每批生成Job，DStream图遍历。 |
| Job分发 | JobSet成组投，线程池分发忙。 |
| Receiver | Receiver分布式采，Supervisor收原始。 |
| 源码注释 | 遍历输出算子流，当前批次生成Job。 |
总结
- Spark Streaming通过微批机制实现准实时流处理。
- Standalone集群支持易部署，HA机制依赖Zookeeper+Checkpoint。
- 与Kafka整合常用Direct流，Exactly-Once语义强。
- 源码关键流程：
StreamingContext→JobScheduler→JobGenerator→generateJobs→submitJobSet。 - 记忆口诀帮助快速掌握关键环节。
如需某一环节详细源码逐行剖析，可继续提问！