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Spark Streaming 误用.transform(func)函数导致的问题解析

Spark/Spark Streaming transform 是一个很强的方法,不过使用过程中可能也有一些值得注意的问题。在分析的问题,我们还会顺带讨论下Spark Streaming 生成job的逻辑,从而让大家知道问题的根源。

问题描述

今天有朋友贴了一段 gist ,大家可以先看看这段代码有什么问题。

特定情况你会发现UI 的Storage标签上有很多新的Cache RDD,然后你以为是Cache RDD 不被释放,但是通过 Spark Streaming 数据清理机制 分析我们可以排除这个问题。

接着通过给RDD的设置名字,名字带上时间,发现是延时的Batch 也会产生cache RDD。那这是怎么回事呢?

另外还有一个问题,也是相同的原因造成的:我通过KafkaInputStream.transform 方法获取Kafka偏移量,并且保存到HDFS上。然后发现一旦产生job(包括并没有执行的Job),都会生成了Offset,这样如果出现宕机,你看到的最新Offset 其实就是延时的,而不是出现故障时的Offset了。这样做恢复就变得困难了。

问题分析

其实是这样,在transform里你可以做很多复杂的工作,但是transform接受到的函数比较特殊,是会在TransformedDStream.compute方法中执行的,你需要确保里面的动作都是transformation(延时的),而不能是Action(譬如第一个例子里的count动作),或者不能有立即执行的(比如我提到的例子里的自己通过HDFS API 将Kafka偏移量保存到HDFS)。

override def compute(validTime: Time): Option[RDD[U]] = {     val parentRDDs = parents.map { parent =>      ....   //看这一句,你的函数在调用compute方法时,就会被调用     val transformedRDD = transformFunc(parentRDDs, validTime)     if (transformedRDD == null) {       throw new SparkException.....     }     Some(transformedRDD)   }

这里有两个疑问:

  • 那些.map .transform 都是transformation,不是只有真实被提交后才会被执行么?
  • DStream.compute 方法为什么会在generateJob的时候就被调用呢?

Spark Streaming generateJob 逻辑解析

在JobGenerator中,会定时产生一个GenerateJobs的事件:

private val timer = new RecurringTimer(clock, ssc.graph.batchDuration.milliseconds,  longTime => eventLoop.post(GenerateJobs(new Time(longTime))), "JobGenerator")

该事件会被DStreamGraph.generateJobs 处理,产生Job的逻辑 也很简单,

def generateJobs(time: Time): Seq[Job] = {        val jobs = this.synchronized {       outputStreams.flatMap { outputStream =>         val jobOption = outputStream.generateJob(time)         ........       }

就是调用各个outputStream 的generateJob方法,典型的outputStream如ForEachDStream。 以ForEachDStream为例,产生job的方式如下:

override def generateJob(time: Time): Option[Job] = {     parent.getOrCompute(time) match {       case Some(rdd) =>         val jobFunc = () => createRDDWithLocalProperties(time, displayInnerRDDOps) {           foreachFunc(rdd, time)         }         Some(new Job(time, jobFunc))       case None => None     }   }

我们看到,在这里会触发所有的DStream链进行compute动作。也就意味着所有transformation产生的DStream的compute方法都会被调用。

正常情况下不会有什么问题,比如.map(func) 产生的MappedDStream里面在compute执行时,func 都是被 记住 而不是被执行。但是TransformedDStream 是比较特殊的,对应的func是会被执行的,在对应的compute方法里,你会看到这行代码:

val transformedRDD = transformFunc(parentRDDs, validTime)

这里的transformFunc 就是transform(func)里的func了。然而transform 又特别灵活,可以执行各种RDD操作,这个时候Spark Streaming 是拦不住你的,一旦你使用了count之类的Action,产生Job的时候就会被立刻执行,而不是等到Job被提交才执行。

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