11.Spark Streaming源码解读之Driver中的ReceiverTracker架构设计以及具体实现彻底研究

原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://zhou-yuefei.iteye.com/)
    上篇文章详细解析了Receiver不断接收数据的过程,在Receiver接收数据的过程中会将数据的元信息发送给ReceiverTracker:


 
本文将详细解析ReceiverTracker的的架构设计和具体实现
 
一、ReceiverTracker的主要功能
     ReceiverTracker的主要功能有:
    1. 在Executor上启动Receivers
    2. 接受Receiver的注册
    3. 借助ReceivedBlockTracker来管理Receiver接收数据的元数据
    4. 接受Receiver发送的各种消息,并作相应处理
    5. 更新Receiver接收数据的速率(也就是限流)
    6. 不断的等待Receivers的运行状态,只要Receivers停止运行,就重新启动Receiver。也就是Receiver的容错功能。
    7. 停止Receivers 
    8. 汇报Receiver发送过来的错误信息
 
二、 ReceiverTracker具体功能详解
    2.1 启动receiver并管理receiver接收数据的元数据
 
    首先, ReceiverTracker内部有一个 ReceiverTrackerEndPoint通讯体endpoint变量,endpoint用来和Receiver和 ReceiverTracker本身进行消息通讯。这个 ReceiverTrackerEndPoint通讯体在ReceiverTracker启动时被初始化:
 

 
ReceiverTracker启动Receiver时候,向 ReceiverTrackerEndPoint 通讯体endpoint变量发送了StartAllReceivers(receivers)消息:
 

 
Receiver启动后会向 ReceiverTracker注册,告诉 ReceiverTracker自己启动成功:
 

 
代码中的trackerEndpoint就是 ReceiverTracker中 ReceiverTrackerEndPoint 通讯体endpoint的引用。
 
Receiver会不断将接收的数据封装成Block,并将这些Block推送给BlockManager管理,在 将这些Block推送给BlockManager之后,ReceiverSupervisor会将Block的元信息发送给 ReceiverTracker的endpoint:
 

 
可以看到 ReceiverSupervisor向 ReceiverTracker的endpoint发送了AddBlock(blockInfo)消息:
 
ReceiverTracker收到 AddBlock(blockInfo)消息后 ,会启动一个线程进行处理:
 

 
ReceiverTracker收到 AddBlock(blockInfo)消息后,调用了addBlock(receiveedBlockInfo)方法进行处理,下面是 addBlock的 源码:
 

 
这里其实调用了receivedBlockTracker的addBlock方法,receivedBlockTracker是R eceivedBlockTracker对象,它是在 ReceiverTracker实例化时候被创建:
 

 
下面看一下ReceivedBlockTracker的 addBlock方法:
 

 
可以看到 ReceivedBlockTracker的 addBlock方法将block的元信息添加到了一个队队列中,最终是添加到一个叫做 streamIdToUnallocatedBlockQueues 的HashMap中,其中key是streamId,值是该streamid对应的block队列。
 

 
 
2.2 为Batch分配Block
    当spark streaming应用程序动态生成job的时候,JobGenerator会调用generateJobs方法,在该方法中会为批处理分配已经接收的Block
 
   
 
这里调用了jobScheduler中receiverTracker的allocatedBlockToBatch方法,这里的 receiverTracker就是R eceiverTracker对象,下面看一下该方法的实现:
 

 
可以看到,最终调用了ReceivedBlockTracker的 allocatedBlockToBatch方法:
 

 
这里先根据streamId,从 streamIdToUnallocatedBlockQueues中取出接收到的block队列,并将streamId和block队列封装成AllocatedBlocks,最后根据batchTime将其对应的 AllocatedBlocks对象加入timeToAllocatedBlocks中, timeToAllocatedBlocks是一个HashMap:
 

 
这样Batch的Block就分配完成。
 
2.3 ReceiverTracker处理的其他消息
    ReceiverTracker中 ReceiverTrackerEndpoint的receive方法定义了各种消息的处理逻辑:  
 
1) 收到StartAllReceivers(receivers)消息后, ReceiverTracker会为receivers分配executor,并在executor上启动相应的receiver
 
        
 
(2)当 ReceiverTracker监控到 receiver退出返回时,会给 ReceiverTrackerEndpoint发送RestartTracker(receiver)消息。收到该消息后,会重新为receiver分配executor启动 receiver(如果原来的executor运行正常就在原先的executor上重新启动,否则重新调度executor)。
 
 
(3)当Spark Streaming 的job结束后,JobScheduler会调用handleJobCompletion方法,最终会调用 cleanupOldBlocksAndBatches 方法给endpoint发送CleanupOldBlocks消息:
 
收到该消息后,会被路由到Receiver 进行Block的清理。
 
(4) UpdateReceiverRateLimit消息
 
  
 
收到 UpdateReceiverRateLimit消息后,会将其路由到receiver,当receiver收到该消息后会调用BlockGenerator的update方法更新Block生成速率。
原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://zhou-yuefei.iteye.com/)
 

猜你喜欢

转载自zhou-yuefei.iteye.com/blog/2301469