spark core 与 streaming 处理过程

最新推荐文章于 2022-06-24 23:26:57 发布

史鸿福

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44856660/article/details/103066787

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本文深入探讨Spark Streaming的工作原理，解析微批处理机制，包括如何将数据流划分为时间片段，每个片段如何转换为RDD进行处理。文章还详细介绍了Spark Core组件，包括DAG Scheduler的Stage划分和Task Scheduler的任务分配流程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

streaming (微批处理):以wordcount为例 lines Dstream包含多个时间片段信息,将0-1m的时间片段信息底层转换RDD

Spark Core
在一个driver 中创建一个SparkContext 同时包括DAGscheduler调度器(划分stage 以宽/窄依赖进行划分阶段) 一个stage 划分一个tabk 交给Taskscheduler

spark-submit(提交任务) 向mast申请资源选一个work启动多个Exexutor 向sparjcontext 做汇报划分stage 将个个分区的task 封装成taskset交给taskscjeduler 将个个task 分发给Exexutor执行

steaming也是包含在driver当中的同样也有jobscheduler\recevertracker([持久化]对数据跟踪)
在work的Exexutor中启动receve接收流式数据有本地监控者向recevertracker汇报根据情报分发jobscheduler

(jobscheduler的理解
一个job包含多个task
一个sparkcore RDD的job 包含多个RDD task
一个streaming包含多个RDD的job
)

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