第6课：Spark Streaming源码解读之Job动态生成和深度思考

在spark stream程序中的一条关键的语句就是：ssc.start()

1，跟踪进入StreamingContext的start 方法，有一句非常关键的语句scheduler.start()，是个JobScheduler(spark stream用来job调度的)

进行job调度的入口！

2，计入JobScheduler 的start方法。

 

在这个方法中几个关键的点是：

eventLoop.start() 一个事件循环器，用于响应其它组件发来的事件(包括job的启动，完成，以及错误报告)。

receiverTracker.start() 控制了整个receiver的生成，与数据的接受

jobGenerator.start() 真正开始进行job的生成
 

在这个方法中也维护了一个事件处理的循环器eventLoop，用于处理各种事件

其中最为关键的事件是GenerateJobs(time)，这个事件是进行生成job的事件！！

跟踪计入generateJobs(time)

jobScheduler.receiverTracker.allocateBlocksToBatch(time) 为当前的bath分发收到的数据Blocks。

graph.generateJobs(time)：根据当前编写的程序的output动作生成相应的job并封装进入集合中。

最终通过

提交作业到executor

在回去看看jobGenerator.start()中的startFirstTime()

private def startFirstTime() {

  val startTime = new Time(timer.getStartTime())

  graph.start(startTime - graph.batchDuration)

  timer.start(startTime.milliseconds)

  logInfo("Started JobGenerator at " + startTime)

}

第一次启动会启动一个定时器，该定时器会根基duration bath 不断的的给jobGenerator中的消息循环体！

在jobGenerator中的消息循环体就会不断的去除消息进行处理

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