# Spark-Streaming
**Repository Path**: fengze7758/Spark-Streaming
## Basic Information
- **Project Name**: Spark-Streaming
- **Description**: Spark Streaming，其实就是一种Spark提供的，对于大数据，进行实时计算的一种框架。它的底层，其实，也是基于我们之前讲解的Spark Core的。基本的计算模型，还是基于内存的大数据实时计算模型。而且，它的底层的组件或者叫做概念，其实还是最核心的RDD。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2018-10-09
- **Last Updated**: 2023-06-03
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
# Spark-Steaming
#### 项目介绍
Spark-Steaming学习记录
#### 学习目录
* 1.Spark Streaming：大数据实时计算介绍
* 2.Spark Streaming：DStream以及基本工作原理
* 3.Spark Streaming：与Storm的对比分析
* 4.Spark Streaming：实时wordcount程序开发
* 5.Spark Streaming：StreamingContext详解
* 6.Spark Streaming：输入DStream和Receiver详解
* 7.Spark Streaming：输入DStream之基础数据源以及基于HDFS的实时wordcount程序
* 8.Spark Streaming：输入DStream之Kafka数据源实战（基于Receiver的方式）
* 9.Spark Streaming：输入DStream之Kafka数据源实战（基于Direct的方式）
* 10.Spark Streaming：DStream的transformation操作概览
* 11.Spark Streaming：updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount程序
* 12.Spark Streaming：transform以及广告计费日志实时黑名单过滤案例实战
* 13.Spark Streaming：window滑动窗口以及热点搜索词滑动统计案例实战
* 14.Spark Streaming：DStream的output操作以及foreachRDD详解
* 15.Spark Streaming：与Spark SQL结合使用之top3热门商品实时统计案例实战
* 16.Spark Streaming：缓存与持久化机制
* 17.Spark Streaming：Checkpoint机制
* 18.Spark Streaming：部署、升级和监控应用程序
* 19.Spark Streaming：容错机制以及事务语义详解
* 20.Spark Streaming：架构原理深度剖析
* 21.Spark Streaming：StreamingContext初始化与Receiver启动原理剖析与源码分析
* 22.Spark Streaming：数据接收原理剖析与源码分析
* 23.Spark Streaming：数据处理原理剖析与源码分析（block与batch关系透彻解析）
* 23.Spark Streaming：性能调优
#### Spark Streaming：大数据实时计算介绍
* Spark Streaming，其实就是一种Spark提供的，对于大数据，进行实时计算的一种框架。它的底层，其实，也是基于我们之前讲解的Spark Core的。基本的计算模型，还是基于内存的大数据实时计算模型。而且，它的底层的组件或者叫做概念，其实还是最核心的RDD。
* 只不多，针对实时计算的特点，在RDD之上，进行了一层封装，叫做DStream。其实，学过了Spark SQL之后，你理解这种封装就容易了。之前学习Spark SQL是不是也是发现，它针对数据查询这种应用，提供了一种基于RDD之上的全新概念，DataFrame，但是，其底层还是基于RDD的。所以，RDD是整个Spark技术生态中的核心。要学好Spark在交互式查询、实时计算上的应用技术和框架，首先必须学好Spark核心编程，也就是Spark Core。
#### Spark Streaming：DStream以及基本工作原理
* Spark Core API的一种扩展，它可以用于进行大规模、高吞吐量、容错的实时数据流的处理。它支持从很多种数据源中读取数据，比如Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis或者是TCP Socket。并且能够使用类似高阶函数的复杂算法来进行数据处理，比如map、reduce、join和window。处理后的数据可以被保存到文件系统、数据库、Dashboard等存储中。
* 基本工作原理如下：接收实时输入数据流，然后将数据拆分成多个batch，比如每收集1秒的数据封装为一个batch，然后将每个batch交给Spark的计算引擎进行处理，最后会生产出一个结果数据流，其中的数据，也是由一个一个的batch所组成的。
* Spark Streaming提供了一种高级的抽象，叫做DStream，英文全称为Discretized Stream，中文翻译为“离散流”，它代表了一个持续不断的数据流。DStream可以通过输入数据源来创建，比如Kafka、Flume和Kinesis；也可以通过对其他DStream应用高阶函数来创建，比如map、reduce、join、window。
> ##### DStream
* DStream的内部，其实一系列持续不断产生的RDD。RDD是Spark Core的核心抽象，即，不可变的，分布式的数据集。DStream中的每个RDD都包含了一个时间段内的数据。
* 对DStream应用的算子，比如map，其实在底层会被翻译为对DStream中每个RDD的操作。比如对一个DStream执行一个map操作，会产生一个新的DStream。但是，在底层，其实其原理为，对输入DStream中每个时间段的RDD，都应用一遍map操作，然后生成的新的RDD，即作为新的DStream中的那个时间段的一个RDD。底层的RDD的transformation操作，其实，还是由Spark Core的计算引擎来实现的。Spark Streaming对Spark Core进行了一层封装，隐藏了细节，然后对开发人员提供了方便易用的高层次的API
#### Spark Streaming：与Storm的对比分析
>对于Storm来说：
* 1、建议在那种需要纯实时，不能忍受1秒以上延迟的场景下使用，比如实时金融系统，要求纯实时进行金融交易和分析
* 2、此外，如果对于实时计算的功能中，要求可靠的事务机制和可靠性机制，即数据的处理完全精准，一条也不能多，一条也不能少，也可以考虑使用Storm
* 3、如果还需要针对高峰低峰时间段，动态调整实时计算程序的并行度，以最大限度利用集群资源（通常是在小型公司，集群资源紧张的情况），也可以考虑用Storm
* 4、如果一个大数据应用系统，它就是纯粹的实时计算，不需要在中间执行SQL交互式查询、复杂的transformation算子等，那么用Storm是比较好的选择
```
* 对于Spark Streaming来说：
```
* 1、如果对上述适用于Storm的三点，一条都不满足的实时场景，即，不要求纯实时，不要求强大可靠的事务机制，不要求动态调整并行度，那么可以考虑使用Spark Streaming
* 2、考虑使用Spark Streaming最主要的一个因素，应该是针对整个项目进行宏观的考虑，即，如果一个项目除了实时计算之外，还包括了离线批处理、交互式查询等业务功能，而且实时计算中，可能还会牵扯到高延迟批处理、交互式查询等功能，那么就应该首选Spark生态，用Spark Core开发离线批处理，用Spark SQL开发交互式查询，用Spark Streaming开发实时计算，三者可以无缝整合，给系统提供非常高的可扩展性。
```
#### Spark Streaming：实时wordcount程序开发
>1、安装nc工具：yum install nc
* 给端口发送数据 nc -lk 9999
>2、开发实时wordcount程序
运行脚本wordcount.sh
```
/usr/local/spark-1.5.1-bin-hadoop2.4/bin/spark-submit \
--class cn.spark.study.streaming.WordCount \
--num-executors 3 \在·
--driver-memory 100m \
--executor-memory 100m \
--executor-cores 3 \
/usr/local/spark-study/scala/streaming/spark-study-scala.jar \
```
#### Spark Streaming：StreamingContext详解
* 有两种创建StreamingContext的方式:
```
第一种：
val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master);
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1));
```
```
第二种：
StreamingContext，还可以使用已有的SparkContext来创建
val sc = new SparkContext(conf)
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1));
```
```
appName，是用来在Spark UI上显示的应用名称。master，是一个Spark、Mesos或者Yarn集群的URL，或者是local[*]。
batch interval可以根据你的应用程序的延迟要求以及可用的集群资源情况来设置。
```
* 一个StreamingContext定义之后，必须做以下几件事情：
```
1、通过创建输入DStream来创建输入数据源。
2、通过对DStream定义transformation和output算子操作，来定义实时计算逻辑。
3、调用StreamingContext的start()方法，来开始实时处理数据。
4、调用StreamingContext的awaitTermination()方法，来等待应用程序的终止。可以使用CTRL+C手动停止，或者就是让它持续不断的运行进行计算。
5、也可以通过调用StreamingContext的stop()方法，来停止应用程序。
```
* 需要注意的要点：
```1、只要一个StreamingContext启动之后，就不能再往其中添加任何计算逻辑了。比如执行start()方法之后，还给某个DStream执行一个算子。
2、一个StreamingContext停止之后，是肯定不能够重启的。调用stop()之后，不能再调用start()
3、一个JVM同时只能有一个StreamingContext启动。在你的应用程序中，不能创建两个StreamingContext。
4、调用stop()方法时，会同时停止内部的SparkContext，如果不希望如此，还希望后面继续使用SparkContext创建其他类型的Context，比如SQLContext，那么就用stop(false)。
5、一个SparkContext可以创建多个StreamingContext，只要上一个先用stop(false)停止，再创建下一个即可。
```
#### Spark Streaming：输入DStream和Receiver详解
* 输入DStream代表了来自数据源的输入数据流。在之前的wordcount例子中，lines就是一个输入DStream（JavaReceiverInputDStream），代表了从netcat（nc）服务接收到的数据流。除了文件数据流之外，所有的输入DStream都会绑定一个Receiver对象，该对象是一个关键的组件，用来从数据源接收数据，并将其存储在Spark的内存中，以供后续处理。
> Spark Streaming提供了两种内置的数据源支持:
* 1、基础数据源：StreamingContext API中直接提供了对这些数据源的支持，比如文件、socket、Akka Actor等。
* 2、高级数据源：诸如Kafka、Flume、Kinesis、Twitter等数据源，通过第三方工具类提供支持。这些数据源的使用，需要引用其依赖。
* 3、自定义数据源：我们可以自己定义数据源，来决定如何接受和存储数据。
* 要注意的是，如果你想要在实时计算应用中并行接收多条数据流，可以创建多个输入DStream。这样就会创建多个Receiver，从而并行地接收多个数据流。但是要注意的是，一个Spark Streaming Application的Executor，是一个长时间运行的任务，因此，它会独占分配给Spark Streaming Application的cpu core。从而只要Spark Streaming运行起来以后，这个节点上的cpu core，就没法给其他应用使用了。
>使用本地模式
* 运行程序时，绝对不能用local或者local[1]，因为那样的话，只会给执行输入DStream的executor分配一个线程。而Spark Streaming底层的原理是，至少要有两条线程，一条线程用来分配给Receiver接收数据，一条线程用来处理接收到的数据。因此必须使用local[n]，n>=2的模式。
* 如果不设置Master，也就是直接将Spark Streaming应用提交到集群上运行，那么首先，必须要求集群节点上，有>1个cpu core，其次，给Spark Streaming的每个executor分配的core，必须>1，这样，才能保证分配到executor上运行的输入DStream，两条线程并行，一条运行Receiver，接收数据；一条处理数据。否则的话，只会接收数据，不会处理数据。
* 因此，基于此，特此声明，我们本系列课程所有的练习，都是基于local[2]的本地模式，因为我们的虚拟机上都只有一个1个cpu core。但是大家在实际企业工作中，机器肯定是不只一个cpu core的，现在都至少4核了。到时记得给每个executor的cpu core，设置为超过1个即可。
#### Spark Streaming：输基于Receiver的方式
##### 基于Receiver的方式
* 这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。
* 然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制（Write Ahead Log，WAL）。该机制会同步地将接收到的Kafka数据写入分布式文件系统（比如HDFS）上的预写日志中。所以，即使底层节点出现了失败，也可以使用预写日志中的数据进行恢复。
##### 如何进行Kafka数据源连接
* 1、在maven添加依赖
groupId = org.apache.spark
artifactId = spark-streaming-kafka_2.10
version = 1.5.1
* 2、使用第三方工具类创建输入DStream
JavaPairReceiverInputDStream kafkaStream =
KafkaUtils.createStream(streamingContext,
[ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Kafka partitions to consume]);
##### 需要注意的要点
* 1、Kafka中的topic的partition，与Spark中的RDD的partition是没有关系的。所以，在KafkaUtils.createStream()中，提高partition的数量，只会增加一个Receiver中，读取partition的线程的数量。不会增加Spark处理数据的并行度。
* 2、可以创建多个Kafka输入DStream，使用不同的consumer group和topic，来通过多个receiver并行接收数据。
* 3、如果基于容错的文件系统，比如HDFS，启用了预写日志机制，接收到的数据都会被复制一份到预写日志中。因此，在KafkaUtils.createStream()中，设置的持久化级别是StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER。
##### Kafka命令
> 创建topic
bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.1.107:2181,192.168.1.108:2181,192.168.1.109:2181 --topic TestTopic --replication-factor 1 --partitions 1 --create
> 生产者
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.1.107:9092,192.168.1.108:9092,192.168.1.109:9092 --topic TestTopic
#### Spark Streaming：输入DStream之Kafka数据源实战（基于Direct的方式）
##### 基于Direct的方式
* 这种新的不基于Receiver的直接方式，是在Spark 1.3中引入的，从而能够确保更加健壮的机制。替代掉使用Receiver来接收数据后，这种方式会周期性地查询Kafka，来获得每个topic+partition的最新的offset，从而定义每个batch的offset的范围。当处理数据的job启动时，就会使用Kafka的简单consumer api来获取Kafka指定offset范围的数据。
##### 这种方式有如下优点：
* 1、简化并行读取：如果要读取多个partition，不需要创建多个输入DStream然后对它们进行union操作。Spark会创建跟Kafka partition一样多的RDD partition，并且会并行从Kafka中读取数据。所以在Kafka partition和RDD partition之间，有一个一对一的映射关系。
* 2、高性能：如果要保证零数据丢失，在基于receiver的方式中，需要开启WAL机制。这种方式其实效率低下，因为数据实际上被复制了两份，Kafka自己本身就有高可靠的机制，会对数据复制一份，而这里又会复制一份到WAL中。而基于direct的方式，不依赖Receiver，不需要开启WAL机制，只要Kafka中作了数据的复制，那么就可以通过Kafka的副本进行恢复。
* 3、一次且仅一次的事务机制：
基于receiver的方式，是使用Kafka的高阶API来在ZooKeeper中保存消费过的offset的。这是消费Kafka数据的传统方式。这种方式配合着WAL机制可以保证数据零丢失的高可靠性，但是却无法保证数据被处理一次且仅一次，可能会处理两次。因为Spark和ZooKeeper之间可能是不同步的。
基于direct的方式，使用kafka的简单api，Spark Streaming自己就负责追踪消费的offset，并保存在checkpoint中。Spark自己一定是同步的，因此可以保证数据是消费一次且仅消费一次。
#### Spark Streaming：DStream的transformation操作概览
1、RDD提供了两种类型的操作：transformation和action
> ##### transformation操作
* map(func):对调用map的RDD数据集中的每个element都使用func，然后返回一个新的RDD,这个返回的数据集是分布式的数据集
* flatMap(func):和map差不多，但是flatMap生成的是多个结果
* filter:对传入的元素返回true和false，返回的false是的元素被过滤掉
* union(otherDataset)：返回一个新的dataset，包含源dataset和给定dataset的元素的集合
* count：返回元素个数
* reduceByKey：对所有的vlues进行聚合
* groupByKey(numTasks):返回(K,Seq[V])，也就是hadoop中reduce函数接受的key-valuelist
* reduceByKey(func,[numTasks]):就是用一个给定的reducefunc再作用在groupByKey产生的(K,Seq[V]),比如求和，求平均数
* cogroup(otherDataset,[numTasks]):当有两个KV的dataset(K,V)和(K,W)，返回的是(K,Seq[V],Seq[W])的dataset,numTasks为并发的任务数
* join：对两个DStream进行join操作，每个连接起来的pair，作为新DStream的RDD的一个元素
* transform：对数据进行转换操作
* updateStateByKey：为每个key维护一份state，并进行更新（这个，我认为，是在普通的实时计算中，最有用的一种操作）
* window：对滑动窗口数据执行操作（实时计算中最有特色的一种操作）
#### Spark Streaming：updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount程序
>updateStateByKey操作，可以让我们为每个key维护一份state，并持续不断的更新该state。
* 1、首先，要定义一个state，可以是任意的数据类型；
* 2、其次，要定义state更新函数——指定一个函数如何使用之前的state和新值来更新state。
* 对于每个batch，Spark都会为每个之前已经存在的key去应用一次state更新函数，无论这个key在batch中是否有新的数据。如果state更新函数返回none，那么key对应的state就会被删除。
* 当然，对于每个新出现的key，也会执行state更新函数。
* 注意，updateStateByKey操作，要求必须开启Checkpoint机制。
* 案例：基于缓存的实时wordcount程序（在实际业务场景中，这个是非常有用的）
#### Spark Streaming：transform以及广告计费日志实时黑名单过滤案例实战
* transform操作，应用在DStream上时，可以用于执行任意的RDD到RDD的转换操作。它可以用于实现，DStream API中所没有提供的操作。比如说，DStream API中，并没有提供将一个DStream中的每个batch，与一个特定的RDD进行join的操作。但是我们自己就可以使用transform操作来实现该功能。
* DStream.join()，只能join其他DStream。在DStream每个batch的RDD计算出来之后，会去跟其他DStream的RDD进行join。
* 案例：广告计费日志实时黑名单过滤
#### Spark Streaming：window滑动窗口以及热点搜索词滑动统计案例实战(重点)
* ##### Spark Streaming提供了滑动窗口操作的支持，从而让我们可以对一个滑动窗口内的数据执行计算操作。每次掉落在窗口内的RDD的数据，会被聚合起来执行计算操作，然后生成的RDD，会作为window DStream的一个RDD。比如下图中，就是对每三秒钟的数据执行一次滑动窗口计算，这3秒内的3个RDD会被聚合起来进行处理，然后过了两秒钟，又会对最近三秒内的数据执行滑动窗口计算。所以每个滑动窗口操作，都必须指定两个参数，窗口长度以及滑动间隔，而且这两个参数值都必须是batch间隔的整数倍。（ Spark Streaming对滑动窗口的支持，是比Storm更加完善和强大的）
* window滑动窗口操作
案例：热点搜索词滑动统计，每隔10秒钟，统计最近60秒钟的搜索词的搜索频次，并打印出排名最靠前的3个搜索词以及出现次数
#### Spark Streaming：DStream的output操作以及foreachRDD详解
> output操作
*DStream中的所有计算，都是由output操作触发的，比如print()。如果没有任何output操作，那么，压根儿就不会执行定义的计算逻辑。
*此外，即使你使用了foreachRDD output操作，也必须在里面对RDD执行action操作，才能触发对每一个batch的计算逻辑。否则，光有foreachRDD output操作，在里面没有对RDD执行action操作，也不会触发任何逻辑。
> foreachRDD详解
* 误区二：在RDD的foreach操作内部，创建Connection
* 这种方式是可以的，但是效率低下。因为它会导致对于RDD中的每一条数据，都创建一个Connection对象。而通常来说，Connection的创建，是很消耗性能的。
```
dstream.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreach { record =>
val connection = createNewConnection()
connection.send(record)
connection.close()
}
}
```
* 合理方式一：使用RDD的foreachPartition操作，并且在该操作内部，创建Connection对象，这样就相当于是，为RDD的每个partition创建一个Connection对象，节省资源的多了。
```
dstream.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
val connection = createNewConnection()
partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))
connection.close()
}
}
```
* 合理方式二：自己手动封装一个静态连接池，使用RDD的foreachPartition操作，并且在该操作内部，从静态连接池中，通过静态方法，获取到一个连接，使用之后再还回去。这样的话，甚至在多个RDD的partition之间，也可以复用连接了。而且可以让连接池采取懒创建的策略，并且空闲一段时间后，将其释放掉。
```
dstream.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
val connection = ConnectionPool.getConnection()
partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))
ConnectionPool.returnConnection(connection)
}
}
```
* foreachRDD实战
##### 案例：改写UpdateStateByKeyWordCount，将每次统计出来的全局的单词计数，写入一份，到MySQL数据库中。
#### Spark Streaming：与Spark SQL结合使用之top3热门商品实时统计案例实战
>与Spark SQL结合使用
* Spark Streaming最强大的地方在于，可以与Spark Core、Spark SQL整合使用，之前已经通过transform、foreachRDD等算子看到，如何将DStream中的RDD使用Spark Core执行批处理操作。现在就来看看，如何将DStream中的RDD与Spark SQL结合起来使用。
* 案例：每隔10秒，统计最近60秒的，每个种类的每个商品的点击次数，然后统计出每个种类top3热门的商品。
#### 缓存与持久化机制
* 与RDD类似，Spark Streaming也可以让开发人员手动控制，将数据流中的数据持久化到内存中。对DStream调用persist()方法，就可以让Spark Streaming自动将该数据流中的所有产生的RDD，都持久化到内存中。如果要对一个DStream多次执行操作，那么，对DStream持久化是非常有用的。因为多次操作，可以共享使用内存中的一份缓存数据。
* 对于基于窗口的操作，比如reduceByWindow、reduceByKeyAndWindow，以及基于状态的操作，比如updateStateByKey，默认就隐式开启了持久化机制。即Spark Streaming默认就会将上述操作产生的Dstream中的数据，缓存到内存中，不需要开发人员手动调用persist()方法。
* 对于通过网络接收数据的输入流，比如socket、Kafka、Flume等，默认的持久化级别，是将数据复制一份，以便于容错。相当于是，用的是类似MEMORY_ONLY_SER_2。
* 与RDD不同的是，默认的持久化级别，统一都是要序列化的。
####Spark Streaming：Checkpoint机制
>Checkpoint机制概述
* 每一个Spark Streaming应用，正常来说，都是要7 * 24小时运转的，这就是实时计算程序的特点。因为要持续不断的对数据进行计算。因此，对实时计算应用的要求，应该是必须要能够对与应用程序逻辑无关的失败，进行容错。
* 如果要实现这个目标，Spark Streaming程序就必须将足够的信息checkpoint到容错的存储系统上，从而让它能够从失败中进行恢复。有两种数据需要被进行checkpoint：
>1、元数据checkpoint——将定义了流式计算逻辑的信息，保存到容错的存储系统上，比如HDFS。当运行Spark Streaming应用程序的Driver进程所在节点失败时，该信息可以用于进行恢复。元数据信息包括了：
* 1.1 配置信息——创建Spark Streaming应用程序的配置信息，比如SparkConf中的信息。
* 1.2 DStream的操作信息——定义了Spark Stream应用程序的计算逻辑的DStream操作信息。
* 1.3 未处理的batch信息——那些job正在排队，还没处理的batch信息。
>2、数据checkpoint——将实时计算过程中产生的RDD的数据保存到可靠的存储系统中。
对于一些将多个batch的数据进行聚合的，有状态的transformation操作，这是非常有用的。在这种transformation操作中，生成的RDD是依赖于之前的batch的RDD的，这会导致随着时间的推移，RDD的依赖链条变得越来越长。
要避免由于依赖链条越来越长，导致的一起变得越来越长的失败恢复时间，有状态的transformation操作执行过程中间产生的RDD，会定期地被checkpoint到可靠的存储系统上，比如HDFS。从而削减RDD的依赖链条，进而缩短失败恢复时，RDD的恢复时间。
一句话概括，元数据checkpoint主要是为了从driver失败中进行恢复；而RDD checkpoint主要是为了，使用到有状态的transformation操作时，能够在其生产出的数据丢失时，进行快速的失败恢复。
>何时启用Checkpoint机制？
* 1、使用了有状态的transformation操作——比如updateStateByKey，或者reduceByKeyAndWindow操作，被使用了，那么checkpoint目录要求是必须提供的，也就是必须开启checkpoint机制，从而进行周期性的RDD checkpoint。
* 2、要保证可以从Driver失败中进行恢复——元数据checkpoint需要启用，来进行这种情况的恢复。
* 要注意的是，并不是说，所有的Spark Streaming应用程序，都要启用checkpoint机制，如果即不强制要求从Driver失败中自动进行恢复，又没使用有状态的transformation操作，那么就不需要启用checkpoint。事实上，这么做反而是有助于提升性能的。
* 1、对于有状态的transformation操作，启用checkpoint机制，定期将其生产的RDD数据checkpoint，是比较简单的。
可以通过配置一个容错的、可靠的文件系统（比如HDFS）的目录，来启用checkpoint机制，checkpoint数据就会写入该目录。使用StreamingContext的checkpoint()方法即可。然后，你就可以放心使用有状态的transformation操作了。
* 2、如果为了要从Driver失败中进行恢复，那么启用checkpoint机制，是比较复杂的。需要改写Spark Streaming应用程序。
当应用程序第一次启动的时候，需要创建一个新的StreamingContext，并且调用其start()方法，进行启动。当Driver从失败中恢复过来时，需要从checkpoint目录中记录的元数据中，恢复出来一个StreamingContext。