Spark streaming架构中的Driver和Execut

Driver

• 在Driver中，有Stream Context作为Spark Streaming的入口，Spark Streaming的最终处理实际还是交给Spark Context。
• DStream Graph处理DStream的依赖关系。
• Job调度器（Scheduler）负责定时生成Job， Job Scheduler包含一些组件
  • Job Generator： 是真正具体负责定时生成Job
  • Receiver Tracker： 负责启动，管理各个Receiver及管理各个Receiver接收到的数据。

Worker

• 在Worker中一般会生成若干个Executor。接收器（Receiver）运行在Executor中，接收的数据通过块生成器（Block Generator）生成块（Block）。在每个批处理时间间隔（Batch Duration）中都有从Driver提交来的Job的业务逻辑在Executor中运行。

无论是Block数据的生成还是Job的生成，都需要能无休止地周而复始地进行下去，Spark Streaming中设计了一个RecurringTimer类来起到定时器的作用。Executor上的Block Generator和Driver上的Job Generator在启动时，都会启动自己的RecurringTimer对象，以定时触发各自的周期性工作。