第21课：Spark Streaming中动态Batch Size深刻及RateController

本期内容：

1，动态Batch Size深刻

2，RateController解析

 

Spark Streaming中采用的模型以下，基本思想是按照100ms的批次发送数据给Controller，刚开始Controller直接转给JobGenerator，JobGenerator在生成Job，交给JobProcessor来处理，JobProcessor将job统计信息发送给Controller，Controller接收到统计信息，会动态改变Batch Size来给Job发送数据。

 

RateController的子类有ReceiverRateController、DirectKafkaRateController。

ReceiverRateController会向receiverTracker发送UpdateReceiverRateLimit消息。

 

    ReceiverTracker接收到UpdateReceiverRateLimit消息后，向ReceiverSupervisorImpl转发UpdateRateLimit消息。

 

    ReceiverSupervisorImpl接收到UpdateRateLimit消息后，调用BlockGenerator的updateRate方法，来控制数据的接收速度。

    BlockGenerator继承自RateLimiter。