Spark Streaming原始碼簡介

spark streaming是構建在spark core之上，提供的可擴充套件、高吞吐、容錯的實時流處理模組，它能接受來自kafka、flume、tcp各種渠道的資料，進行使用者定義的各種map、reduce計算，最終將資料繼承到檔案系統、hdfs、hbase這樣的儲存平台或者將引數的資料供後端系統消費；今天我們著重介紹下streaming模組中的類依賴關係以及自己動手寫乙個dstream。

spark streaming的所有類均繼承自dstream，dsteam的compute方法定義了建立rdd的掛載點，子類需要實現該方法，提供建立rdd的方式；同時其也提供了一套stream的checkpoint邏輯，使用者也可以根據自己的業務邏輯定義自己的dstreamcheckpointdata，其包括了更新、清除、恢復等checkpoin操作；

我們提供乙個基於檔案的輸入流，每個週期從檔案中讀取固定的幾行生成乙個rdd，這個rdd只包含乙個partition，測試方法中為對生成的rdd進行列印操作

class

fileinputdstream
(@transient ssc: streamingcontext, file: string)
extends
inputdstream[string](ssc)
with
logging
override
def stop(): unit = {}
override
def compute(validtime: time): option[filelinerdd]= 
some(new filelinerdd(ssc.sparkcontext, arrbuffer.toarray))
}}

class

filelinerdd
(sc: sparkcontext, linelist: array[string])
extends
rdd[string](sc, nil)
with
logging
override
protected
def getpartitions: array[partition] = 
}class
filelinerddpartition
( val filename: string,
val index: int,
val lines: int
)extends
partition 

object filestreamingtest 

}

Spark Streaming入門詳解

背景 使用spark主要是使用spark streaming，spark streaming的魔力之所在於 1.流式處理，如今是乙個流處理時代，一切與流不相關的都是無效的資料。3.spark streaming本身是乙個程式，spark streaming在處理資料的時候會不斷感知資料。所以對構建複...

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