Spark Streaming容错语义

Spark Streaming容错语义

这一节,我们将讨论在节点错误事件时Spark Streaming的行为。为了理解这些,让我们先记住一些Spark RDD的基本容错语义。

  • 一个RDD是不可变的、确定可重复计算的、分布式数据集。每个RDD记住一个确定性操作的谱系(lineage),这个谱系用在容错的输入数据集上来创建该RDD。
  • 如果任何一个RDD的分区因为节点故障而丢失,这个分区可以通过操作谱系从源容错的数据集中重新计算得到。
  • 假定所有的RDD transformations是确定的,那么最终转换的数据是一样的,不论Spark机器中发生何种错误。

Spark运行在像HDFS或S3等容错系统的数据上。因此,任何从容错数据而来的RDD都是容错的。然而,这不是在Spark Streaming的情况下,因为Spark Streaming的数据大部分情况下是从网络中得到的。为了获得生成的RDD相同的容错属性,接收的数据需要重复保存在worker node的多个Spark executor上(默认的复制因子是2),这导致了当出现错误事件时,有两类数据需要被恢复

  • Data received and replicated :在单个worker节点的故障中,这个数据会幸存下来,因为有另外一个节点保存有这个数据的副本。
  • Data received but buffered for replication:因为没有重复保存,所以为了恢复数据,唯一的办法是从源中重新读取数据。

有两种错误我们需要关心

  • worker节点故障:任何运行executor的worker节点都有可能出故障,那样在这个节点中的所有内存数据都会丢失。如果有任何receiver运行在错误节点,它们的缓存数据将会丢失
  • Driver节点故障:如果运行Spark Streaming应用程序的Driver节点出现故障,很明显SparkContext将会丢失,所有执行在其上的executors也会丢失。

作为输入源的文件语义(Semantics with files as input source)

如果所有的输入数据都存在于一个容错的文件系统如HDFS,Spark Streaming总可以从任何错误中恢复并且执行所有数据。这给出了一个恰好一次(exactly-once)语义,即无论发生什么故障,所有的数据都将会恰好处理一次。

基于receiver的输入源语义

对于基于receiver的输入源,容错的语义既依赖于故障的情形也依赖于receiver的类型。正如之前讨论的,有两种类型的receiver

  • Reliable Receiver:这些receivers只有在确保数据复制之后才会告知可靠源。如果这样一个receiver失败了,缓冲(非复制)数据不会被源所承认。如果receiver重启,源会重发数据,因此不会丢失数据。
  • Unreliable Receiver:当worker或者driver节点故障,这种receiver会丢失数据

选择哪种类型的receiver依赖于这些语义。如果一个worker节点出现故障,Reliable Receiver不会丢失数据,Unreliable Receiver会丢失接收了但是没有复制的数据。如果driver节点出现故障,除了以上情况下的数据丢失,所有过去接收并复制到内存中的数据都会丢失,这会影响有状态transformation的结果。

为了避免丢失过去接收的数据,Spark 1.2引入了一个实验性的特征write ahead logs,它保存接收的数据到容错存储系统中。有了write ahead logs和Reliable Receiver,我们可以做到零数据丢失以及exactly-once语义。

下面的表格总结了错误语义:

Deployment ScenarioWorker FailureDriver Failure
Spark 1.1 或者更早, 没有write ahead log的Spark 1.2在Unreliable Receiver情况下缓冲数据丢失;在Reliable Receiver和文件的情况下,零数据丢失在Unreliable Receiver情况下缓冲数据丢失;在所有receiver情况下,过去的数据丢失;在文件的情况下,零数据丢失
带有write ahead log的Spark 1.2在Reliable Receiver和文件的情况下,零数据丢失在Reliable Receiver和文件的情况下,零数据丢失

输出操作的语义

根据其确定操作的谱系,所有数据都被建模成了RDD,所有的重新计算都会产生同样的结果。所有的DStream transformation都有exactly-once语义。那就是说,即使某个worker节点出现故障,最终的转换结果都是一样。然而,输出操作(如foreachRDD)具有at-least once语义,那就是说,在有worker事件故障的情况下,变换后的数据可能被写入到一个外部实体不止一次。利用saveAs***Files将数据保存到HDFS中的情况下,以上写多次是能够被接受的(因为文件会被相同的数据覆盖)。

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