這篇文章主要介紹Spark中ContinuousExecution執(zhí)行流程是怎么樣的,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
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最重要的是看ContinuousExecution怎么重寫LogicalPlan的,詳細代碼不貼了,最后是創(chuàng)建了Sink類型的LogicalPlan。
val writer = sink.createStreamWriter( s"$runId", triggerLogicalPlan.schema, outputMode, new DataSourceOptions(extraOptions.asJava)) val withSink = WriteToDataSourceV2(writer, triggerLogicalPlan) val reader = withSink.collect { case DataSourceV2Relation(_, r: ContinuousReader) => r }.head
這里的sink可以看成就是DataSource。然后用withSink作為入?yún)?chuàng)建了IncrementalExecution。
triggerLogicalPlan是StreamingDataSourceV2Relation類。
IncrementalExecution本身沒啥,只是在每一個處理的時候包裝了一些額外的輔助處理而已。
WriteToDataSourceV2的作用是將triggerLogicalPlan的物理計劃的執(zhí)行結(jié)果通過writer寫入到外部存儲中,所有這里也不看WriteToDataSourceV2了,就看看triggerLogicalPlan的對應(yīng)的物理計劃是什么,前面說過了它對應(yīng)的邏輯計劃是:StreamingDataSourceV2Relation。
直接找是不是StreamingDataSourceV2Relation對應(yīng)的物理計劃的,所以我們先看看StreamingDataSourceV2Relation類的定義:
class StreamingDataSourceV2Relation( output: Seq[AttributeReference], reader: DataSourceReader) extends DataSourceV2Relation(output, reader) { override def isStreaming: Boolean = true }
原來是DataSourceV2Relation的子類?。?/p>
直接找DataSourceV2Relation的物理計劃吧,在DataSourceV2Strategy.scala文件中定義了。
object DataSourceV2Strategy extends Strategy { override def apply(plan: LogicalPlan): Seq[SparkPlan] = plan match { case DataSourceV2Relation(output, reader) => DataSourceV2ScanExec(output, reader) :: Nil case WriteToDataSourceV2(writer, query) => WriteToDataSourceV2Exec(writer, planLater(query)) :: Nil case _ => Nil } }
DataSourceV2Relation對應(yīng)的物理計劃是DataSourceV2ScanExec。
DataSourceV2ScanExec的代碼也不多。
DataSourceV2ScanExec是用DataSourceReader來作為數(shù)據(jù)源的讀取器的,它的inputRDDs返回的是DataSourceRDD或者ContinuousDataSourceRDD,ContinuousDataSourceRDD肯定是對應(yīng)的ContinuousExecution,其他方式就是DataSourceRDD了。
不管是DataSourceRDD或者ContinuousDataSourceRDD,他們的讀取數(shù)據(jù)源的類都是一樣的,都是DataSourceReader過來的。DataSourceRDD或者ContinuousDataSourceRDD這兩者的代碼都非常少,一看就知道怎么回事了。
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新聞名稱:Spark中ContinuousExecution執(zhí)行流程是怎么樣的
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