Spark Streaming之容错&高可用

骑猪看日落 2023-03-03 12:25 1阅读 0赞

## 一.背景 ##

Spark的RDD的基本容错语义：

1.  RDD是一个不变的，确定性可重新计算的分布式数据集。每个RDD都会记住在容错输入数据集上用于创建它的确定性操作的血缘关系。
2.  如果由于工作节点故障而导致RDD的任何分区丢失，则可以使用操作血缘关系从原始的容错数据集中重新计算该分区。
3.  假设所有RDD转换都是确定性的，则最终转换后的RDD中的数据将始终相同，而不管Spark集群中的故障如何。

Spark在容错文件系统【例如HDFS或S3】中的数据上运行。因此，从容错数据生成的所有RDD也是容错的。但是，Spark Streaming并非如此，因为大多数情况下是通过网络接收数据的【fileStream除外】。为了对所有生成的RDD实现相同的容错属性，将接收到的数据复制到集群中工作节点中的多个Spark执行程序中【默认复制因子为2】。这导致系统中发生故障时需要恢复的两种数据：  
4. 接收和复制的数据：由于该数据的副本存在于其他节点之上，因此该数据在单个工作节点发生故障时仍可幸免。  
5. 已接收但尚未进行复制的数据：由于未复制数据，因此恢复此数据的唯一方法是再次从源中获取数据。

此外，我们应该关注两种故障：

1.  工作节点的故障：运行执行程序的任何工作节点都可能发生故障，并且这些节点上的所有内存中数据都将丢失。如果有任何接收器在发生故障的节点上运行，那么它们的缓冲数据将丢失。
2.  驱动程序节点发生故障：如果运行Spark Streaming应用程序的驱动程序节点发生故障，则显然SparkContext会丢失，并且所有执行程序及其内存中的数据也会丢失。

## 二.定义 ##

流系统的语义通常是根据每个记录可以被系统处理多少次来捕获的。系统在所有可能的操作条件下【尽管有故障等】可以提供三种保证：

1.  最多一次：每个记录将被处理一次或完全不被处理。
2.  至少一次：每个记录将被处理一次或多次。它比最多一次强，因为它确保不会丢失任何数据。但是可能会重复处理。
3.  恰好一次【精确一次】：每个记录将被恰好处理一次，不会丢失任何数据，也不会多次处理任何数据。这显然是三者中最强有力的保证。

## 三.基本语义 ##

概括地说，在任何流处理系统中，处理数据都需要三个步骤：

1.  接收数据：使用接收器或其他方式从源接收数据。
2.  转换数据：使用DStream和RDD转换对接收到的数据进行转换。
3.  推送数据：将最终转换后的数据推送到外部系统，例如文件系统，数据库，仪表板等。

如果流应用程序必须实现端到端的精确一次保证，那么每个步骤都必须提供精确一次保证。也就是说，每条记录必须被接收一次，被转换一次，并被推送到下游系统一次。让我们在Spark Streaming的上下文中了解这些步骤的语义。

*  接收数据：不同的输入源提供不同的保证。
 *  转换数据：由于RDD提供的保证，所有接收到的数据将只处理一次。即使出现故障，只要可以访问接收到的输入数据，最终转换后的RDD始终具有相同的内容。
 *  推送数据：默认情况下，输出操作确保至少一次语义，因为它取决于输出操作的类型【是否为幂等】和下游系统的语义【是否支持事务】。但是用户可以实现自己的事务处理机制以实现一次语义。

## 四.接收数据的语义 ##

不同的输入源提供不同的保证，范围从至少一次到恰好一次。

*  带文件  
    如果所有输入数据已经存在于诸如HDFS之类的容错文件系统中，则Spark Streaming始终可以从任何故障中恢复并处理所有数据。这提供了一次精确的语义，这意味着无论发生什么故障，所有数据都会被精确处理一次。
 *  使用基于接收器的源  
    对于基于接收器的输入源，容错语义取决于故障情况和接收器类型。正如前面我们所讨论的，有两种类型的接收器：
    
     *  可靠的接收器：这些接收器仅在确保已复制接收到的数据后才确认可靠的来源。如果此类接收器发生故障，则源将不会收到对缓冲【未复制】数据的确认。因此，如果重新启动接收器，则源将重新发送数据，并且不会由于失败而丢失任何数据。
     *  不可靠的接收器：此类接收器不发送确认，因此当由于工作程序或驱动程序故障而失败时，可能会丢失数据。
 *  使用Kafka Direct API  
    在Spark 1.3中，我们引入了新的Kafka Direct API，可以确保Spark Streaming一次接收所有Kafka数据。同时，如果实施一次精确的输出操作，则可以实现端到端的一次精确保证。

根据所使用的接收器类型，我们可以实现以下语义。如果工作节点发生故障，那么使用可靠的接收器不会造成数据丢失。如果接收器不可靠，则接收到但未复制的数据可能会丢失。如果驱动程序节点发生故障，则除了这些丢失之外，所有已接收并复制到内存中的过去数据都将丢失。这将影响有状态转换的结果。

为了避免丢失过去收到的数据，Spark 1.2引入了预写日志，该日志将收到的数据保存到容错存储中。在启用预写日志和可靠的接收器的情况下，数据丢失为零。就语义而言，它至少提供了一次保证。

下表总结了失败时的语义：  
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## 五.输出操作的语义 ##

输出操作【例如foreachRDD】至少具有一次语义，也就是说，在工作程序失败的情况下，转换后的数据可能多次写入到外部实体。尽管使用saveAs\*\*\*Files操作将其保存到文件系统是可以接受的【因为文件将被相同的数据简单地覆盖】，但可能需要付出额外的努力才能实现一次语义。有两种方法。

*  幂等更新：多次尝试总是写入相同的数据。例如，saveAs\*\*\*Files始终将相同的数据写入生成的文件。
 *  事务性更新：所有更新都是以事务方式进行的，因此原子更新仅进行一次。一种做到这一点的方法如下。
    
     *  使用批处理时间和RDD的分区索引来创建标识符。该标识符唯一地标识流应用程序中的Blob数据。
     *  使用标识符以事务方式【即原子一次】更新与此Blob的外部系统。也就是说，如果尚未提交标识符，则自动提交分区数据和标识符。否则，如果已经提交，则跳过更新。

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