Spark Streaming 容错机制以及事务语义+架构原理+数据接收与处理原理
一.容错机制以及事务语义详解
(1)容错机制的背景
要理解Spark Streaming提供的容错机制，先回忆一下Spark RDD的基础容错语义：
1、RDD，Ressilient Distributed Dataset，是不可变的、确定的、可重新计算的、分布式的数据集。每个RDD都会记住确定好的计算操作的血缘关系，（val lines = sc.textFile(hdfs file); val words = lines.flatMap(); val pairs = words.map(); val wordCounts = pairs.reduceByKey()）这些操作应用在一个容错的数据集上来创建RDD。
2、如果因为某个Worker节点的失败（挂掉、进程终止、进程内部报错），导致RDD的某个partition数据丢失了，那么那个partition可以通过对原始的容错数据集应用操作血缘，来重新计算出来。
3、所有的RDD transformation操作都是确定的，最后一个被转换出来的RDD的数据，一定是不会因为Spark集群的失败而丢失的。
Spark操作的通常是容错文件系统中的数据，比如HDFS。因此，所有通过容错数据生成的RDD也是容错的。然而，对于Spark Streaming来说，这却行不通，因为在大多数情况下，数据都是通过网络接收的（除了使用fileStream数据源）。要让Spark Streaming程序中，所有生成的RDD，都达到与普通Spark程序的RDD，相同的容错性，接收到的数据必须被复制到多个Worker节点上的Executor内存中，默认的复制因子是2。
基于上述理论，在出现失败的事件时，有两种数据需要被恢复：
1、数据接收到了，并且已经复制过——这种数据在一个Worker节点挂掉时，是可以继续存活的，因为在其他Worker节点上，还有它的一份副本。
2、数据接收到了，但是正在缓存中，等待复制的——因为还没有复制该数据，因此恢复它的唯一办法就是重新从数据源获取一份。
此外，还有两种失败是我们需要考虑的：
1、Worker节点的失败——任何一个运行了Executor的Worker节点的挂掉，都会导致该节点上所有在内存中的数据都丢失。如果有Receiver运行在该Worker节点上的Executor中，那么缓存的，待复制的数据，都会丢失。
2、Driver节点的失败——如果运行Spark Streaming应用程序的Driver节点失败了，那么显然SparkContext会丢失，那么该Application的所有Executor的数据都会丢失。
(2)Spark Streaming容错语义的定义
流式计算系统的容错语义，通常是以一条记录能够被处理多少次来衡量的。有三种类型的语义可以提供：
1、最多一次：每条记录可能会被处理一次，或者根本就不会被处理。可能有数据丢失。
2、至少一次：每条记录会被处理一次或多次，这种语义比最多一次要更强，因为它确保零数据丢失。但是可能会导致记录被重复处理几次。
3、一次且仅一次：每条记录只会被处理一次——没有数据会丢失，并且没有数据会处理多次。这是最强的一种容错语义。
在Spark Streaming中，处理数据都有三个步骤：
1、接收数据：使用Receiver或其他方式接收数据。
2、计算数据：使用DStream的transformation操作对数据进行计算和处理。
3、推送数据：最后计算出来的数据会被推送到外部系统，比如文件系统、数据库等。
如果应用程序要求必须有一次且仅一次的语义，那么上述三个步骤都必须提供一次且仅一次的语义。每条数据都得保证，只能接收一次、只能计算一次、只能推送一次。Spark Streaming中实心这些语义的步骤如下：
1、接收数据：不同的数据源提供不同的语义保障。
2、计算数据：所有接收到的数据一定只会被计算一次，这是基于RDD的基础语义所保障的。即使有失败，只要接收到的数据还是可访问的，最后一个计算出来的数据一定是相同的。
3、推送数据：output操作默认能确保至少一次的语义，因为它依赖于output操作的类型，以及底层系统的语义支持（比如是否有事务支持等），但是用户可以实现它们自己的事务机制来确保一次且仅一次的语义。
(3)接收数据的容错语义
1、基于文件的数据源
如果所有的输入数据都在一个容错的文件系统中，比如HDFS，Spark Streaming一定可以从失败进行恢复，并且处理所有数据。这就提供了一次且仅一次的语义，意味着所有的数据只会处理一次。
2、基于Receiver的数据源
对于基于Receiver的数据源，容错语义依赖于失败的场景和Receiver类型。
可靠的Receiver：
这种Receiver会在接收到了数据，并且将数据复制之后，对数据源执行确认操作。如果Receiver在数据接收和复制完成之前，就失败了，那么数据源对于缓存的数据会接收不到确认，此时，当Receiver重启之后，数据源会重新发送数据，没有数据会丢失。
不可靠的Receiver：
这种Receiver不会发送确认操作，因此当Worker或者Driver节点失败的时候，可能会导致数据丢失。
不同的Receiver，提供了不同的语义。如果Worker节点失败了，那么使用的是可靠的Receiver的话，没有数据会丢失。使用的是不可靠的Receiver的话，接收到，但是还没复制的数据，可能会丢失。如果Driver节点失败的话，所有过去接收到的，和复制过缓存在内存中的数据，全部会丢失。
要避免这种过去接收的所有数据都丢失的问题，Spark从1.2版本开始，引入了预写日志机制，可以将Receiver接收到的数据保存到容错存储中。如果使用可靠的Receiver，并且还开启了预写日志机制，那么可以保证数据零丢失。这种情况下，会提供至少一次的保障。（Kafka是可以实现可靠Receiver的）
从Spark 1.3版本开始，引入了新的Kafka Direct API，可以保证，所有从Kafka接收到的数据，都是一次且仅一次。基于该语义保障，如果自己再实现一次且仅一次语义的output操作，那么就可以获得整个Spark Streaming应用程序的一次且仅一次的语义。
二.架构原理深度剖析
三.数据接收原理剖析
四.数据处理原理剖析
