本期内容 :
- Spark Streaming Job生成深度思考
- Spark Streaming Job生成源码解析
Spark Core中的Job就是一个运行的作业，就是具体做的某一件事，这里的JOB由于它是基于Spark Core所以Spark Streaming对其进行了封装。
大数据开发应用中少不了定时任务，是否相当于流式处理，只是期间的时间间隔的不同而已，所以数据都可以认为是流式处理。
一、 JobGenerator 作业动态生成的一个类 ：
JobGenerator是个普通的类，作业调度的核心是提交作业、作业生成的方方面面、生成后的Job提交到集群都是由JobSchedule决定的，
这个类JobGenerator是基于 DStreams生成Jobs ,基于Spark Streaming编程时都会产生一系列的DStreams 。
DStreams有三种类型 ：
1、 输入的DStreams，可以有各种不同的数据来源来构建
2、 输出的DStreams是一种逻辑级别的 ，它是Spark Streaming框架级别的，它的底层会翻译成为物理级别的Action，即RDD的Action；
3、 中间是业务逻辑的转换过程，及状态转换；
JobGenerator类源码 ：
二、 Spark Streams是基于时间为触发器的 ：
大数据开发应用中少不了定时任务，是否相当于流式处理，只是期间的时间间隔的不同，所有的数据都会成为流式处理，都基于Times为基准。
无论是时间还是事件都统一为一种抽象的统一标准；
DStreams 的Action也是逻辑级别的操作，Spark Streams会产生一个逻辑级别的Job ，但是它不会运行，而是由底层物理级别的RDD Action去触发的。
Job的这种特性让你有机会对其进行各种调度与优化。
基于时间窗口， 每5秒钟都会产生一个Job ：
当把DStreams Action逻辑级别翻译成物理级别的最后一个的RDD的Action时，就会立即触发Job执行，如果直接就执行了Job，那就不存在队列 ，源数据也就不受管理了。既要完成翻译也要进行管理，所以把DStreams的依赖关系变成RDD间的依赖关系，最后一个RDD Action的操作翻译成最后一个Action级别的操作，这个翻译后的内容它是放在方法体内。因只是定义还没有执行，所以它里面的Action不会执行触发Job。当我们的JobGenerator 看见要调度的这个Job时再转过来在线程池中拿出一条线程执行刚才的封装的方法。
1、 JobGenerator基于时间运行源码 ：
2、 使用方法进行封装，内部的方法不应该直接去调用，这个方法会基于我们的DStreams(逻辑级别)的操作物化成RDD(物理级别)，GenerateJob源码：
3、 基于时间生成后会缓存起来 ：
4、 GenerateJob : 生成RDD的实例，RDD的DAG依赖关系：
