Spark Streaming 容错改进与零数据丢失

Posted 2022-10-13 @SmartSi

传送门：Spark 系统性学习笔记

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实时流处理系统必须可以 7*24 小时工作，因此它需要具备从各种系统故障中恢复的能力。最开始，Spark Streaming 支持从 Driver 和 Worker 故障中恢复。然而，从有些数据源导入数据时可能存在故障恢复以后丢失数据的情况。在 Spark 1.2 版本中，我们已经在 Spark Streaming 中对预写日志作了初步支持，改进了恢复机制，使得更多数据源零数据丢失有了可靠的保证。本文将详细地描述这个特性的工作机制，以及开发者如何在 Spark Streaming 应用中使用这个机制。

1. 背景

Spark 以及 RDD 抽象设计旨在无缝处理集群中任何 Worker 节点的故障。鉴于 Spark Streaming 建立于 Spark 之上，因此其 Worker 节点也具备了同样的容错能力。然而，Spark Streaming 这种 7*24 小时长时间运行需要应用程序必须也具备从 Driver 进程（协调各个 Worker 的主要应用进程）故障恢复的能力。使 Spark Driver 具有容错性是件很棘手的事情，因为它可能是任意计算模式实现的用户程序。不过 Spark Streaming 应用程序在计算上有一个固有的结构 - 在每个微批数据上周期性地运行相同的 Spark 计算。这种结构允许把应用的状态（亦称 Checkpoint）周期性地保存到可靠的存储中，并在