解密SparkStreaming运行机制和架构

本文主要从五个方面来整体考虑SparkStreaming的机制和架构，如下图:

图中A是action，RDD Graph中有三个Job
首先看到的是RDD的DAG，SparkStreaming在RDD的DAG的基础上加入了时间维度，而RDD的DAG依赖又叫空间维度，Dstream就是在RDD的基础上加上了时间维度，所以整个SparkStreaming就是时空维度。
空间维度：代表的RDD的依赖关系构成的具体的处理逻辑的步骤，是用Dstream来表示的；
时间维度：按照特定时间间隔不断地生成Job的实例并在集群上运行。

随着时间的流逝，产生了不同的RDD Graph依赖关系的实例，因为不同的RDD Graph的依赖关系处理的数据多少以及数据内容不一样，所以Dstream的Graph就是RDD Graph的模板，随着时间不断地把模板实例化，即在时间间隔内用数据去填充模板，变成RDD Graph。动态的Job控制器将流进来的数据根据时间间隔切分，并且按照Dstream模板复制或实例化出RDD DAG的具体实例.
另外，在源码中可以看到DstreamGraph是一个类，Dstream的依赖关系构成了DstreamGraph
DStream随着时间不断地产生RDD，Dstream是逻辑级别的，RDD是物理级别的

private[streaming] var generatedRDDs = new HashMap[Time,RDD[T]]()

DStream的compute需要传入一个时间参数，通过时间获取相应的RDD，然后再对RDD进行计算

/** Method that generates a RDD for the given time */def compute(validTime: Time): Option[RDD[T]]