MAPREDUCE服务 MRS-Spark基本原理:Spark Streaming原理

时间：2024-11-21 15:05:23

MAPREDUCE服务 MRS Spark

Spark Streaming原理

Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。当前Spark支持两种数据处理方式：

Direct Streaming
Direct Streaming方式主要通过采用Direct API对数据进行处理。以Kafka Direct接口为例，与启动一个Receiver来连续不断地从Kafka中接收数据并写入到WAL中相比，Direct API简单地给出每个batch区间需要读取的偏移量位置。然后，每个batch的Job被运行，而对应偏移量的数据在Kafka中已准备好。这些偏移量信息也被可靠地存储在checkpoint文件中，应用失败重启时可以直接读取偏移量信息。

图4 Direct Kafka接口数据传输

需要注意的是，Spark Streaming可以在失败后重新从Kafka中读取并处理数据段。然而，由于语义仅被处理一次，重新处理的结果和没有失败处理的结果是一致的。

因此，Direct API消除了需要使用WAL和Receivers的情况，且确保每个Kafka记录仅被接收一次，这种接收更加高效。使得Spark Streaming和Kafka可以很好地整合在一起。总体来说，这些特性使得流处理管道拥有高容错性、高效性及易用性，因此推荐使用Direct Streaming方式处理数据。
Receiver
在一个Spark Streaming应用开始时（也就是Driver开始时），相关的StreamingContext（所有流功能的基础）使用SparkContext启动Receiver成为长驻运行任务。这些Receiver接收并保存流数据到Spark内存中以供处理。用户传送数据的生命周期如图5所示：

图5 数据传输生命周期
1. 接收数据（蓝色箭头）
  Receiver将数据流分成一系列小块，存储到Executor内存中。另外，在启用预写日志（Write-ahead Log，简称WAL）以后，数据同时还写入到容错文件系统的预写日志中。
2. 通知Driver（绿色箭头）
  接收块中的元数据被发送到Driver的StreamingContext。这个元数据包括：
  - 定位其在Executor内存中数据位置的块Reference ID。
  - 若启用了WAL，还包括块数据在日志中的偏移信息。
3. 处理数据（红色箭头）
  对每个批次的数据，StreamingContext使用Block信息产生RDD及其Job。StreamingContext通过运行任务处理Executor内存中的Block来执行Job。
4. 周期性的设置检查点（橙色箭头）
  为了容错的需要，StreamingContext会周期性的设置检查点，并保存到外部文件系统中。

容错性

Spark及其RDD允许无缝地处理集群中任何Worker节点的故障。鉴于Spark Streaming建立于Spark之上，因此其Worker节点也具备了同样的容错能力。然而，由于Spark Streaming的长正常运行需求，其应用程序必须也具备从Driver进程（协调各个Worker的主要应用进程）故障中恢复的能力。使Spark Driver能够容错是件很棘手的事情，因为可能是任意计算模式实现的任意用户程序。不过Spark Streaming应用程序在计算上有一个内在的结构：在每批次数据周期性地执行同样的Spark计算。这种结构允许把应用的状态（也叫做Checkpoint）周期性地保存到可靠的存储空间中，并在Driver重新启动时恢复该状态。

对于文件这样的源数据，这个Driver恢复机制足以做到零数据丢失，因为所有的数据都保存在了像HDFS这样的容错文件系统中。但对于像Kafka和Flume等其他数据源，有些接收到的数据还只缓存在内存中，尚未被处理，就有可能会丢失。这是由于Spark应用的分布操作方式引起的。当Driver进程失败时，所有在Cluster Manager中运行的Executor，连同在内存中的所有数据，也同时被终止。为了避免这种数据损失，Spark Streaming引进了WAL功能。

WAL通常被用于数据库和文件系统中，用来保证任何数据操作的持久性，即先将操作记入一个持久的日志，再对数据施加这个操作。若施加操作的过程中执行失败了，则通过读取日志并重新施加前面指定的操作，系统就得到了恢复。下面介绍了如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。

Kafka数据源使用Receiver来接收数据，是Executor中的长运行任务，负责从数据源接收数据，并且在数据源支持时还负责确认收到数据的结果（收到的数据被保存在Executor的内存中，然后Driver在Executor中运行来处理任务）。

当启用了预写日志以后，所有收到的数据同时还保存到了容错文件系统的日志文件中。此时即使Spark Streaming失败，这些接收到的数据也不会丢失。另外，接收数据的正确性只在数据被预写到日志以后Receiver才会确认，已经缓存但还没有保存的数据可以在Driver重新启动之后由数据源再发送一次。这两个机制确保了零数据丢失，即所有的数据或者从日志中恢复，或者由数据源重发。

如果需要启用预写日志功能，可以通过如下动作实现：

通过“streamingContext.checkpoint”设置checkpoint的目录，这个目录是一个HDFS的文件路径，既用作保存流的checkpoint，又用作保存预写日志。
设置SparkConf的属性“spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable”为“true”（默认值是“false”）。

在WAL被启用以后，所有Receiver都获得了能够从可靠收到的数据中恢复的优势。建议缓存RDD时不采取多备份选项，因为用于预写日志的容错文件系统很可能也复制了数据。