Spark学习笔记（18）Spark Streaming中空RDD处理

本期内容：

1 Spark Streaming中的空RDD处理

2 Spark Streaming程序的停止

1 Spark Streaming中的空RDD处理      

在Spark Streaming应用程序中，无论使用什么 DStream，底层实际上就是操作RDD。

从一个应用程序片段开始，进行剖析：

    val lines = ssc.socketTextStream("Master", 9999)

    val words = lines.flatMap(_.split(" "))

    val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)

     wordCounts.foreachRDD  { rdd =>

      rdd.foreachPartition { partitionOfRecords => {

        // ConnectionPool is a static, lazily initialized pool of connections

        val connection = ConnectionPool.getConnection()

        partitionOfRecords.foreach(record => {

          val sql = "insert into streaming_itemcount(item,count) values('" + record._1 + "'," + record._2 + ")"

          val stmt = connection.createStatement();

          stmt.executeUpdate(sql);

        })

        ConnectionPool.returnConnection(connection)  // return to the pool for future reuse

      }

程序中有一个这样的问题：wordCounts.foreachRDD里面，开始时并没有判断rdd是否为空，就进行处理了。

rdd为空时，也获取CPU core等计算资源，并进行里面的计算。这显然是不合适的。

虽然Spark中定义了EmptyRDD，且让其Compute时抛出异常，但实际Spark应用程序并没有使用EmptyRDD。

应该对每个rdd进行处理前，应该判断rdd是否为空。

再看看RDD.isEmpty：

  def isEmpty(): Boolean = withScope {

    partitions.length == 0 || take(1).length == 0

  }

故前面应用程序的代码可以在加一行代码：

     wordCounts.foreachRDD  { rdd =>

      if (!rdd.isEmpty) {

        rdd.foreachPartition { partitionOfRecords => {

        ...

      }

    ...

2 Spark Streaming程序的停止

先看StreamingContext.top：

  def stop(

      stopSparkContext: Boolean = conf.getBoolean("spark.streaming.stopSparkContextByDefault", true)

     ): Unit = synchronized {

    stop(stopSparkContext, false)

  }

真正好的停止一个Spark Streaming应用程序，应该用另一个stop：

  def stop(stopSparkContext: Boolean,  stopGracefully : Boolean): Unit = {

    var shutdownHookRefToRemove: AnyRef = null

    if (AsynchronousListenerBus.withinListenerThread.value) {

      throw new SparkException("Cannot stop StreamingContext within listener thread of" +

        " AsynchronousListenerBus")

    }

    synchronized {

      try {

        state match {

          case INITIALIZED =>

            logWarning("StreamingContext has not been started yet")

          case STOPPED =>

            logWarning("StreamingContext has already been stopped")

          case ACTIVE =>

            scheduler.stop(stopGracefully)

            // Removing the streamingSource to de-register the metrics on stop()

            env.metricsSystem.removeSource(streamingSource)

            uiTab.foreach(_.detach())

            StreamingContext.setActiveContext(null)

            waiter.notifyStop()

            if (shutdownHookRef != null) {

              shutdownHookRefToRemove = shutdownHookRef

              shutdownHookRef = null

            }

            logInfo("StreamingContext stopped successfully")

        }

      } finally {

        // The state should always be Stopped after calling `stop()`, even if we haven't started yet

        state = STOPPED

      }

    }

    if (shutdownHookRefToRemove != null) {

      ShutdownHookManager.removeShutdownHook(shutdownHookRefToRemove)

    }

    // Even if we have already stopped, we still need to attempt to stop the SparkContext because

    // a user might stop(stopSparkContext = false) and then call stop(stopSparkContext = true).

    if (stopSparkContext) sc.stop()

  }

stopGracefully参数默认是false，生产环境应该设置为 true，具体做法是配置文件中把spark.streaming.stopGeacefullyOnShutdown设置为true，这样能保证已运行的程序运行完再停止，以保证数据处理的完整。

Spark Streaming程序是怎么做到的呢？StreamingContext.stopShutDown调用了上面的stop。

StreamingContext.stopShutDown：

  private def stopOnShutdown(): Unit = {

    val stopGracefully = conf.getBoolean("spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown", false)

    logInfo(s"Invoking stop(stopGracefully=$stopGracefully) from shutdown hook")

    // Do not stop SparkContext, let its own shutdown hook stop it

     stop (stopSparkContext = false, stopGracefully = stopGracefully)

  }

在StreamingContext.start中，会加一个hook来调用stopShutDown：

StreamingContext.start：

  def start(): Unit = synchronized {

    state match {

      case INITIALIZED =>

        startSite.set(DStream.getCreationSite())

        StreamingContext.ACTIVATION_LOCK.synchronized {

          StreamingContext.assertNoOtherContextIsActive()

          try {

            validate()

            // Start the streaming scheduler in a new thread, so that thread local properties

            // like call sites and job groups can be reset without affecting those of the

            // current thread.

            ThreadUtils.runInNewThread("streaming-start") {

              sparkContext.setCallSite(startSite.get)

              sparkContext.clearJobGroup()

              sparkContext.setLocalProperty(SparkContext.SPARK_JOB_INTERRUPT_ON_CANCEL, "false")

              scheduler.start()

            }

            state = StreamingContextState.ACTIVE

          } catch {

            case NonFatal(e) =>

              logError("Error starting the context, marking it as stopped", e)

              scheduler.stop(false)

              state = StreamingContextState.STOPPED

              throw e

          }

          StreamingContext.setActiveContext(this)

        }

        shutdownHookRef = ShutdownHookManager. addShutdownHook (

          StreamingContext.SHUTDOWN_HOOK_PRIORITY)( stopOnShutdown )

        // Registering Streaming Metrics at the start of the StreamingContext

        assert(env.metricsSystem != null)

        env.metricsSystem.registerSource(streamingSource)

        uiTab.foreach(_.attach())

        logInfo("StreamingContext started")

      case ACTIVE =>

        logWarning("StreamingContext has already been started")

      case STOPPED =>

        throw new IllegalStateException("StreamingContext has already been stopped")

    }

  }

在StreamingContext启动时，就用了钩子，定义了在shutdown时必须调用有 st