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今天就跟大家聊聊有關(guān)如何理解Receiver啟動(dòng)以及啟動(dòng)源碼分析,可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
為什么要Receiver?
Receiver不斷持續(xù)接收外部數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù),并把數(shù)據(jù)匯報(bào)給Driver端,這樣我們每隔BatchDuration會(huì)把匯報(bào)數(shù)據(jù)生成不同的Job,來執(zhí)行RDD的操作。
Receiver是隨著應(yīng)用程序的啟動(dòng)而啟動(dòng)的。
Receiver和InputDStream是一一對(duì)應(yīng)的。
RDD[Receiver]只有一個(gè)Partition,一個(gè)Receiver實(shí)例。
Spark Core并不知道RDD[Receiver]的特殊性,依然按照普通RDD對(duì)應(yīng)的Job進(jìn)行調(diào)度,就有可能在同樣一個(gè)Executor上啟動(dòng)多個(gè)Receiver,會(huì)導(dǎo)致負(fù)載不均衡,會(huì)導(dǎo)致Receiver啟動(dòng)失敗。
Receiver在Executor啟動(dòng)的方案:
1,啟動(dòng)不同Receiver采用RDD中不同Partiton的方式,不同的Partiton代表不同的Receiver,在執(zhí)行層面就是不同的Task,在每個(gè)Task啟動(dòng)時(shí)就啟動(dòng)Receiver。
這種方式實(shí)現(xiàn)簡單巧妙,但是存在弊端啟動(dòng)可能失敗,運(yùn)行過程中Receiver失敗,會(huì)導(dǎo)致TaskRetry,如果3次失敗就會(huì)導(dǎo)致Job失敗,會(huì)導(dǎo)致整個(gè)Spark應(yīng)用程序失敗。因?yàn)镽eceiver的故障,導(dǎo)致Job失敗,不能容錯(cuò)。
2.第二種方式就是Spark Streaming采用的方式。
在ReceiverTacker的start方法中,先實(shí)例化Rpc消息通信體ReceiverTrackerEndpoint,再調(diào)用
launchReceivers方法。
/** Start the endpoint and receiver execution thread. */ |
在launchReceivers方法中,先對(duì)每一個(gè)ReceiverInputStream獲取到對(duì)應(yīng)的一個(gè)Receiver,然后發(fā)送StartAllReceivers消息。Receiver對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)來源。
/** |
ReceiverTrackerEndpoint接收到StartAllReceivers消息后,先找到Receiver運(yùn)行在哪些Executor上,然后調(diào)用startReceiver方法。
override def receive: PartialFunction[Any, Unit] = { |
startReceiver方法在Driver層面自己指定了TaskLocation,而不用Spark Core來幫我們選擇TaskLocation。其有以下特點(diǎn):終止Receiver不需要重啟Spark Job;第一次啟動(dòng)Receiver,不會(huì)執(zhí)行第二次;為了啟動(dòng)Receiver而啟動(dòng)了一個(gè)Spark作業(yè),一個(gè)Spark作業(yè)啟動(dòng)一個(gè)Receiver。每個(gè)Receiver啟動(dòng)觸發(fā)一個(gè)Spark作業(yè),而不是每個(gè)Receiver是在一個(gè)Spark作業(yè)的一個(gè)Task來啟動(dòng)。當(dāng)提交啟動(dòng)Receiver的作業(yè)失敗時(shí)發(fā)送RestartReceiver消息,來重啟Receiver。
/** |
看完上述內(nèi)容,你們對(duì)如何理解Receiver啟動(dòng)以及啟動(dòng)源碼分析有進(jìn)一步的了解嗎?如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容,請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝大家的支持。
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