本篇博客将详细探讨DStream模板下的RDD是如何被创建，然后被执行的。在开始叙述之前，先来思考几个问题，本篇文章也就是基于此问题构建的。 
1. RDD是谁产生的？ 
2. 如何产生RDD？ 
带着这两个问题开启我们的探索之旅。

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DStream是RDD的模板，每隔一个Batch Interval会根据DStream模板生成一个对应的RDD，然后将RDD存储到DStream中的generatedRDDs数据结构中，下面是存储结构格式。

// RDDs generated, marked as private[streaming] so that testsuites can access it
@transient
private[streaming] var generatedRDDs = new HashMap[Time, RDD[T]] ()

1、简单的WordCount程序

object WordCount {  def main(args:Array[String]): Unit ={
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("Master:7077").setAppName("WordCount")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf,Seconds(10)) // Timer触发频率

    val lines = ssc.socketTextStream("Master",9999) //接收数据
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wordCounts = words.map(x => (x,1)).reduceByKey(_+_)
    wordCounts.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

首先我们先看看print方法，具体的代码如下：

/**
* Print the first num elements of each RDD generated in this DStream. This is an output
* operator, so this DStream will be registered as an output stream and there materialized.
*/
def print(num: Int): Unit = ssc.withScope {
 def foreachFunc: (RDD[T], Time) => Unit = {
   (rdd: RDD[T], time: Time) => {
     val firstNum = rdd.take(num + 1)
     // scalastyle:off println
     println("-------------------------------------------")
     println("Time: " + time)
     println("-------------------------------------------")
     firstNum.take(num).foreach(println)
     if (firstNum.length > num) println("...")
     println()
     // scalastyle:on println
   }
 }
 foreachRDD(context.sparkContext.clean(foreachFunc), displayInnerRDDOps = false)
}

首先定义了一个函数，该函数用来从RDD中取出前几条数据，并打印出结果与时间等，后面会调用foreachRDD函数。

private def foreachRDD(
   foreachFunc: (RDD[T], Time) => Unit,
   displayInnerRDDOps: Boolean): Unit = {
   new ForEachDStream(this,context.sparkContext.clean(foreachFunc, false), displayInnerRDDOps).register()
}

/**
* Register this streaming as an output stream. This would ensure that RDDs of this
* DStream will be generated.
*/
private[streaming] def register(): DStream[T] = {
 ssc.graph.addOutputStream(this)
 this
}

def addOutputStream(outputStream: DStream[_]) {
 this.synchronized {
   outputStream.setGraph(this)
   outputStreams += outputStream
 }

在foreachRDD中new出了一个ForEachDStream对象，并将这个注册给DStreamGraph，ForEachDStream对象也就是DStreamGraph中的outputStreams。

当每到达一个BatchInterval时候，就会调用DStreamingGraph中的generateJobs.

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
}

这里就会调用outputStream的generateJob方法

private[streaming] def generateJob(time: Time): Option[Job] = {
 getOrCompute(time) match {
   case Some(rdd) => {
     val jobFunc = () => {
       val emptyFunc = { (iterator: Iterator[T]) => {} }
       context.sparkContext.runJob(rdd, emptyFunc)
     }
     Some(new Job(time, jobFunc))
   }
   case None => None
 }
}

这里会调用getOrCompute(time)来产生新RDD，并将其存入到generatedRDDs中，整理的过程如下图：


当前名称：(版本定制)第8课：SparkStreaming源码解读之
文章源于：http://azwzsj.com/article/jjicoc.html