这篇文章给大家分享的是有关Spark结构化流处理机制之容错机制的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

公司主营业务：网站设计、成都网站建设、移动网站开发等业务。帮助企业客户真正实现互联网宣传，提高企业的竞争能力。创新互联公司是一支青春激扬、勤奋敬业、活力青春激扬、勤奋敬业、活力澎湃、和谐高效的团队。公司秉承以“开放、自由、严谨、自律”为核心的企业文化，感谢他们对我们的高要求，感谢他们从不同领域给我们带来的挑战，让我们激情的团队有机会用头脑与智慧不断的给客户带来惊喜。创新互联公司推出宁城免费做网站回馈大家。

容错机制

端到端的有且仅有一次保证,是结构化流设计的关键目标之一.

结构化流设计了 Structured Streaming sources,sinks等等,来跟踪确切的处理进度,并让其重启或重运行来处理任何故障

streaming source是类似kafka的偏移量(offsets)来跟踪流的读取位置.执行引擎使用检查点(checkpoint)和预写日志(write ahead logs)来记录每个执行其的偏移范围值

streaming sinks 是设计用来保证处理的幂等性

这样,依靠可回放的数据源(streaming source)和处理幂等(streaming sinks),结构流来做到任何故障下的端到端的有且仅有一次保证

val lines = spark.readStream
  .format("socket")
  .option("host", "localhost")
  .option("port", 9999)
  .load()

// Split the lines into words
val words = lines.as[String].flatMap(_.split(" "))

// Generate running word count
val wordCounts = words.groupBy("value").count()

其中，spark是SparkSession，lines是DataFrame，DataFrame就是Dataset[Row]。

DataSet

看看Dataset的触发因子的代码实现，比如foreach操作：

def foreach(f: T => Unit): Unit = withNewRDDExecutionId {

    rdd.foreach(f)

  }



 private def withNewRDDExecutionId[U](body: => U): U = {

    SQLExecution.withNewExecutionId(sparkSession, rddQueryExecution) {

      rddQueryExecution.executedPlan.foreach { plan =>

        plan.resetMetrics()

      }

      body

    }

  }

接着看：

 def withNewExecutionId[T](

      sparkSession: SparkSession,

      queryExecution: QueryExecution,

      name: Option[String] = None)(body: => T): T = {

    val sc = sparkSession.sparkContext

    val oldExecutionId = sc.getLocalProperty(EXECUTION_ID_KEY)

    val executionId = SQLExecution.nextExecutionId

    sc.setLocalProperty(EXECUTION_ID_KEY, executionId.toString)

    executionIdToQueryExecution.put(executionId, queryExecution)

    try {     

      withSQLConfPropagated(sparkSession) {       

        try {         

          body

        } catch {         

        } finally {         

        }

      }

    } finally {

      executionIdToQueryExecution.remove(executionId)

      sc.setLocalProperty(EXECUTION_ID_KEY, oldExecutionId)

    }

  }

执行的真正代码就是 queryExecution: QueryExecution。 

@transient private lazy val rddQueryExecution: QueryExecution = {

    val deserialized = CatalystSerde.deserialize[T](logicalPlan)

    sparkSession.sessionState.executePlan(deserialized)

  }

看到了看到了，是sessionState.executePlan执行logicalPlan而得到了QueryExecution

这里的sessionState.executePlan其实就是创建了一个QueryExecution对象。然后执行QueryExecution的executedPlan方法得到SparkPlan这个物理计划。怎么生成的呢？

lazy val sparkPlan: SparkPlan = tracker.measurePhase(QueryPlanningTracker.PLANNING) {

    SparkSession.setActiveSession(sparkSession)   

    planner.plan(ReturnAnswer(optimizedPlan.clone())).next()

  }

通过planner.plan方法生成。

planner是SparkPlanner。在BaseSessionStateBuilder类中定义。

protected def planner: SparkPlanner = {

    new SparkPlanner(session.sparkContext, conf, experimentalMethods) {

      override def extraPlanningStrategies: Seq[Strategy] =

        super.extraPlanningStrategies ++ customPlanningStrategies

    }

  }

SparkPlanner类

SparkPlanner对LogicalPlan执行各种策略，返回对应的SparkPlan。比如对于流应用来说，有这样的策略：DataSourceV2Strategy。

典型的几个逻辑计划到物理计划的映射关系如下：

StreamingDataSourceV2Relation-》ContinuousScanExec

StreamingDataSourceV2Relation-》MicroBatchScanExec

前一种对应与Offset没有endOffset的情况，后一种对应于有endOffset的情况。前一种是没有结束的连续流，后一种是有区间的微批处理流。

前一种的时延可以达到1ms，后一种的时延只能达到100ms。

【代码】：

case r: StreamingDataSourceV2Relation if r.startOffset.isDefined && r.endOffset.isDefined =>

      val microBatchStream = r.stream.asInstanceOf[MicroBatchStream]

      val scanExec = MicroBatchScanExec(

        r.output, r.scan, microBatchStream, r.startOffset.get, r.endOffset.get)

      val withProjection = if (scanExec.supportsColumnar) {

        scanExec

      } else {

        // Add a Project here to make sure we produce unsafe rows.

        ProjectExec(r.output, scanExec)

      }

      withProjection :: Nil

    case r: StreamingDataSourceV2Relation if r.startOffset.isDefined && r.endOffset.isEmpty =>

      val continuousStream = r.stream.asInstanceOf[ContinuousStream]

      val scanExec = ContinuousScanExec(r.output, r.scan, continuousStream, r.startOffset.get)

      val withProjection = if (scanExec.supportsColumnar) {

        scanExec

      } else {

        // Add a Project here to make sure we produce unsafe rows.

        ProjectExec(r.output, scanExec)

      }

      withProjection :: Nil

感谢各位的阅读！关于“Spark结构化流处理机制之容错机制的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！

当前题目：Spark结构化流处理机制之容错机制的示例分析
当前路径：http://scyingshan.cn/article/poighd.html