2. 数据默认就被分布到了多个Executor上。Receiver-based Approach 你需要做特定的

处理，才能让 Receiver分不到多个Executor上。 3. Receiver-based Approach 的方式，一旦你的Batch Processing 被delay了，或者被delay

了很多个batch,那估计你的Spark Streaming程序离奔溃也就不远了。 Direct Approach (No Receivers) 则完全不会存在类似问题。就算你delay了很多个batch time,你内存中的数据只有这次处理的。 4. Direct Approach (No Receivers) 直接维护了 Kafka offset,可以保证数据只有被执行

成功了，才会被记录下来，透过 checkpoint机制。如果采用Receiver-based

Approach，消费Kafka和数据处理是被分开的，这样就很不好做容错机制，比如系统当掉了。所以你需要开启WAL,但是开启WAL带来一个问题是，数据量很大，对HDFS是个很大的负担，而且也会对实时程序带来比较大延迟。 我原先以为Direct Approach 因为只有在计算的时候才拉取数据，可能会比Receiver-based Approach 的方式慢，但是经过我自己的实际测试，总体性能 Direct Approach会更快些，因为Receiver-based Approach可能会有较大的内存隐患，GC也会影响整体处理速度。

如何保证数据接受的可靠性

SS 自身可以做到 at least once 语义,具体方式是通过CheckPoint机制。 * CheckPoint 机制 *

CheckPoint 会涉及到一些类，以及他们之间的关系：

DStreamGraph类负责生成任务执行图，而JobGenerator则是任务真实的提交者。任务的

数据源则来源于DirectKafkaInputDStream，checkPoint 一些相关信息则是由类DirectKafkaInputDStreamCheckpointData 负责。

好像涉及的类有点多，其实没关系，我们完全可以不用关心他们。先看看checkpoint都干了些啥，checkpoint 其实就序列化了一个类而已：

org.apache.spark.streaming.Checkpoint

看看类成员都有哪些：

val master = ssc.sc.master val framework = ssc.sc.appName val jars = ssc.sc.jars val graph = ssc.graph

val checkpointDir = ssc.checkpointDir

val checkpointDuration = ssc.checkpointDurationval pendingTimes = ssc.scheduler.getPendingTimes().toArray

val delaySeconds = MetadataCleaner.getDelaySeconds(ssc.conf)

val sparkConfPairs = ssc.conf.getAll

? ? ? ? ? ? ? ? 1 2 3 4 5 6 7 8 其他的都比较容易理解，最重要的是 graph，该类全路径名是：

org.apache.spark.streaming.DStreamGraph

里面有两个核心的数据结构是：

private val inputStreams = new ArrayBuffer[InputDStream[_]]()

private val outputStreams = new ArrayBuffer[DStream[_]]()

? ? 1 2 inputStreams 对应的就是 DirectKafkaInputDStream 了。 再进一步，DirectKafkaInputDStream 有一个重要的对象

protected[streaming] override val checkpointData = new DirectKafkaInputDStreamCheckpointData

? 1 checkpointData 里则有一个data 对象，里面存储的内容也很简单

data.asInstanceOf[mutable.HashMap[Time, Array[OffsetRange.OffsetRangeTuple]]]

? 1 就是每个batch 的唯一标识 time 对象，以及每个KafkaRDD对应的的Kafka偏移信息。 而 outputStreams 里则是RDD,如果你存储的时候做了foreach操作，那么应该就是 ForEachRDD了，他被序列化的时候是不包含数据的。

而downtime由checkpoint 时间决定,pending time之类的也会被序列化。 经过上面的分析，我们发现：

1. checkpoint 是非常高效的。没有涉及到实际数据的存储。一般大小只有几十K，因

为只存了Kafka的偏移量等信息。

2. checkpoint 采用的是序列化机制，尤其是DStreamGraph的引入，里面包含了可能如

ForeachRDD等，而ForeachRDD里面的函数应该也会被序列化。如果采用了CheckPoint机制，而你的程序包做了做了变更，恢复后可能会有一定的问题。 接着我们看看JobGenerator是怎么提交一个真实的batch任务的，分析在什么时间做checkpoint 操作，从而保证数据的高可用：

1. 2. 3. 4. 5.

产生jobs

成功则提交jobs 然后异步执行 失败则会发出一个失败的事件

无论成功或者失败，都会发出一个 DoCheckpoint 事件。 当任务运行完成后，还会再调用一次DoCheckpoint 事件。

只要任务运行完成后没能顺利执行完DoCheckpoint前crash,都会导致这次Batch被重新调度。也就说无论怎样，不存在丢数据的问题，而这种稳定性是靠checkpoint 机制以及Kafka的可回溯性来完成的。

那现在会产生一个问题，假设我们的业务逻辑会对每一条数据都处理，则

1. 我们没有处理一条数据 2. 我们可能只处理了部分数据 3. 我们处理了全部数据

根据我们上面的分析，无论如何，这次失败了，都会被重新调度，那么我们可能会重复处理数据，可能最后失败的那一次数据的一部分，也可能是全部，但不会更多了。 * 业务需要做事务，保证 Exactly Once 语义 * 这里业务场景被区分为两个：

1. 幂等操作

2. 业务代码需要自身添加事物操作

所谓幂等操作就是重复执行不会产生问题，如果是这种场景下，你不需要额外做任何工作。但如果你的应用场景是不允许数据被重复执行的，那只能通过业务自身的逻辑代码来解决了。

这个SS 倒是也给出了官方方案：

dstream.foreachRDD { (rdd, time) =>

rdd.foreachPartition { partitionIterator => val partitionId = TaskContext.get.partitionId()

val uniqueId = generateUniqueId(time.milliseconds, partitionId)

// use this uniqueId to transactionally commit the data in partitionIterator } }

? ? ? ? ? ? ? 1 2 3 4 5 6 7 这代码啥含义呢？ 就是说针对每个partition的数据，产生一个uniqueId,只有这个partion的所有数据被完全消费，则算成功，否则算失败，要回滚。下次重复执行这个uniqueId 时，如果已经被执行成功过的，则skip掉。 这样，就能保证数据 Exactly Once 语义啦。

总结

根据我的实际经验，目前Direct Approach 稳定性个人感觉比 Receiver-based Approach 更好些，推荐使用 Direct Approach 方式和Kafka进行集成,并且开启响应的checkpoint 功能，保证数据接收的稳定性，Direct Approach 模式本身可以保证数据 at least once语义，如果你需要Exactly Once 语义时，需要保证你的业务是幂等，或者保证了相应的事务。