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这篇文章主要为大家展示了“direct Dstream是什么”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“direct Dstream是什么”这篇文章吧。
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前言
前面，有分享过基于receiver的，实际上，看到receiver based Dstream大家就对阅读提不起兴趣了，实际上这是错误的，基于receiver的才是spark streaming根本，虽然direct stream才更合适。但是，我们从基于receiver可以学到很多内容，最重要的spark streaming实现原理，数据本地性等。
direct dstream运行架构图
对比
对比receiver based的Dstream和direct Dstream
a无需启动receiver，减少不必要的cpu占用
b减少了receiver接收数据，写入blockmanager，然后运行时再通过blockid，网络传输，磁盘读区，来获取数据这个过程。提升了效率。
c无需wal，进一步减少磁盘读写。
d可以通过手动维护offset来实现精确的一次消费。
eDstream中生成的RDD，并不是blockrdd，而是kafkardd，kafkardd是和kafka分区一一对应的，更便于我们把控并行度。
f数据本地性的问题，导致receiver存在的机器会运行过多的任务，会导致有些executor空闲。
而kafkardd，在compute函数里，会使用simpleconsumer，根据指定的topic，分区，offset范围，去kafka读取数据。010版本以后，又存在假如kafka和spark运行于同一集群，会有数据本性的概念。
数据本地性
spark streaming与kafka 082结合生成的rdd，数据本地性计算方式如下：
override def getPreferredLocations(thePart: Partition): Seq[String] = {
val part = thePart.asInstanceOf[KafkaRDDPartition]
// TODO is additional hostname resolution necessary here
Seq(part.host)
}
spark streaming 与kafka 010结合生成的rdd，数据本地性计算方式如下：
override def getPreferredLocations(thePart: Partition): Seq[String] = {
// The intention is best-effort consistent executor for a given topicpartition,
// so that caching consumers can be effective.
// TODO what about hosts specified by ip vs name
val part = thePart.asInstanceOf[KafkaRDDPartition]
val allExecs = executors()
val tp = part.topicPartition
val prefHost = preferredHosts.get(tp)
val prefExecs = if (null == prefHost) allExecs else allExecs.filter(_.host == prefHost)
val execs = if (prefExecs.isEmpty) allExecs else prefExecs
if (execs.isEmpty) {
Seq.empty
} else {
// execs is sorted, tp.hashCode depends only on topic and partition, so consistent index
val index = Math.floorMod(tp.hashCode, execs.length)
val chosen = execs(index)
Seq(chosen.toString)
}
}
对于 与kafka010结合的注意事项，实际上以前浪尖也翻译过一篇文章。
必读：Spark与kafka010整合
限速
限速，很多人使用姿势不对，详细的原理可以参看
Spark的PIDController源码赏析及backpressure详解
具体配置参数详解，可以参考：
spark.streaming.backpressure.enabled 默认是false，设置为true，就开启了背压机制。
spark.streaming.backpressure.initialRate 默认没设置，初始速率。第一次启动的时候每个receiver接受数据的最大值。
spark.streaming.receiver.maxRate 默认值没设置。每个接收器将接收数据的最大速率（每秒记录数）。 实际上，每个流每秒最多将消费此数量的记录。 将此配置设置为0或负数将不会对速率进行限制。
spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 使用新Kafka direct API时从每个Kafka分区读取数据的最大速率（每秒记录数）。
以上是“direct Dstream是什么”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
