DataSourceV2流處理方法是什么

本篇內容介紹了“DataSourceV2流處理方法是什么”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

SparkSession結構化流處理最后其實是通過DataSet的writeStream觸發執行的。這點與傳統的spark sql方式是不一樣的。writeStream會找到StreamingQueryManager的startQuery方法，然后一步步到MicroBatchExecution和ContinuousExecution。

核心點：MicroBatchExecution和ContinuousExecution里面會對StreamingRelationV2進行轉換，轉換成StreamingDataSourceV2Relation。而MicroBatchExecution和ContinuousExecution只有在StreamingQueryManager的createQuery方法中才會被使用到。那么這個StreamingQueryManager的createQuery方法會在哪里被使用到呢？跟蹤代碼會發現是DataStreamWriter中調用StreamingQueryManager的startQuery方法進而調用到createQuery方法的。

而DataStreamWriter是Dataset的writeStream創建的。

【以上說的是寫入流的過程】。

關鍵類：BaseSessionStateBuilder，里面有analyzer的定義。

protected def analyzer: Analyzer = new Analyzer(catalog, v2SessionCatalog, conf) {

    override val extendedResolutionRules: Seq[Rule[LogicalPlan]] =

      new FindDataSourceTable(session) +:

        new ResolveSQLOnFile(session) +:

        new FallBackFileSourceV2(session) +:

        DataSourceResolution(conf, this.catalogManager) +:

        customResolutionRules



    override val postHocResolutionRules: Seq[Rule[LogicalPlan]] =

      new DetectAmbiguousSelfJoin(conf) +:

        PreprocessTableCreation(session) +:

        PreprocessTableInsertion(conf) +:

        DataSourceAnalysis(conf) +:

        customPostHocResolutionRules



    override val extendedCheckRules: Seq[LogicalPlan => Unit] =

      PreWriteCheck +:

        PreReadCheck +:

        HiveOnlyCheck +:

        TableCapabilityCheck +:

        customCheckRules

  }

這里沒有特別需要關注的，先忽略。

DataSourceV2是指spark中V2版本的結構化流處理引擎框架。這里說的邏輯計劃就是StreamingDataSourceV2Relation，對應的物理計劃分成兩類：MicroBatchScanExec和ContinuousScanExec，兩者的應用場景從取名上就可以分辨出來，一個是微批處理模式；另一個則是連續流模式。

我們先從物理計劃開始解析。

這兩個物理計劃基于同一個父類：DataSourceV2ScanExecBase，先看看父類的代碼：

關鍵代碼：

override def doExecute(): RDD[InternalRow] = {

    val numOutputRows = longMetric("numOutputRows")

    inputRDD.map { r =>

      numOutputRows += 1

      r

    }

  }

子類需要重寫inputRDD。

StreamExecution

兩種重要的checkpoint屬性：

  val offsetLog = new OffsetSeqLog(sparkSession, checkpointFile("offsets"))

  val commitLog = new CommitLog(sparkSession, checkpointFile("commits"))

offsetLog是當前讀取到哪個offset了，commitLog是當前處理到哪個Offset了。這兩個Log非常重要，合在一起保證了Exactly-once語義。

MicroBatchScanExec

好了，先看看MicroBatchScanExec是怎么重寫inputRDD的。

override lazy val partitions: Seq[InputPartition] = stream.planInputPartitions(start, end)


  override lazy val readerFactory: PartitionReaderFactory = stream.createReaderFactory()


  override lazy val inputRDD: RDD[InternalRow] = {

    new DataSourceRDD(sparkContext, partitions, readerFactory, supportsColumnar)

  }

有三個地方，第一個是重寫Seq[InputPartition]，調用stream的planInputPartitions方法，注意下這里的stream類型是MicroBatchStream；第二個是重寫readerFactory，獲得讀取器工廠類；第三個重寫是inputRDD，創建DataSourceRDD作為inputRDD，而前兩步重寫的Seq[InputPartition]和readerFactory作為DataSourceRDD的構造參數。

這里首先大概看下DataSourceRDD的功能是什么。

DataSourceRDD這個類的代碼很短，很容易看清楚。最重要的就是compute方法，先給出全部代碼： 

override def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[InternalRow] = {

    val inputPartition = castPartition(split).inputPartition

    val reader: PartitionReader[_] = if (columnarReads) {

      partitionReaderFactory.createColumnarReader(inputPartition)

    } else {

      partitionReaderFactory.createReader(inputPartition)

    }


    context.addTaskCompletionListener[Unit](_ => reader.close())

    val iter = new Iterator[Any] {

      private[this] var valuePrepared = false

      override def hasNext: Boolean = {

        if (!valuePrepared) {

          valuePrepared = reader.next()

        }

        valuePrepared

      }


      override def next(): Any = {

        if (!hasNext) {

          throw new java.util.NoSuchElementException("End of stream")

        }

        valuePrepared = false

        reader.get()

      }

    }

    // TODO: SPARK-25083 remove the type erasure hack in data source scan

    new InterruptibleIterator(context, iter.asInstanceOf[Iterator[InternalRow]])

  }

先根據讀取器工廠類創建一個PartitionReader，然后調用PartitionReader的get方法獲取數據。就是這么簡單了！

ContinuousScanExec

最后再看下ContinuousScanExec的定義。

override lazy val partitions: Seq[InputPartition] = stream.planInputPartitions(start)

  override lazy val readerFactory: ContinuousPartitionReaderFactory = {

    stream.createContinuousReaderFactory()

  }


  override lazy val inputRDD: RDD[InternalRow] = {

    EpochCoordinatorRef.get(

      sparkContext.getLocalProperty(ContinuousExecution.EPOCH_COORDINATOR_ID_KEY),

      sparkContext.env)

      .askSync[Unit](SetReaderPartitions(partitions.size))

    new ContinuousDataSourceRDD(

      sparkContext,

      sqlContext.conf.continuousStreamingExecutorQueueSize,

      sqlContext.conf.continuousStreamingExecutorPollIntervalMs,

      partitions,

      schema,

      readerFactory.asInstanceOf[ContinuousPartitionReaderFactory])

  }

和微批處理模式MicroBatchScanExec類似，也有三個地方重寫，第一個是重寫Seq[InputPartition]，調用stream的planInputPartitions方法，注意下這里的stream類型是ContinuousStream；第二個是重寫readerFactory，獲得讀取器工廠類ContinuousPartitionReaderFactory；第三個重寫是inputRDD，創建ContinuousDataSourceRDD作為inputRDD，而前兩步重寫的Seq[InputPartition]和readerFactory作為ContinuousDataSourceRDD的構造參數。

這里首先大概看下ContinuousDataSourceRDD的功能是什么。

ContinuousDataSourceRDD的代碼和DataSourceRDD的基本差不多，直接看源碼吧，這里就不細說了，也沒啥好細說的，顯得啰里啰唆。

對于Kafka來說，ContinuousDataSourceRDD和DataSourceRDD其實最終是一樣的

“DataSourceV2流處理方法是什么”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！