要完整去学习spark源码是一件非常不容易的事情，但是咱可以积少成多嘛~那么，Spark Streaming是怎么搞的呢？
本质上，SparkStreaming接收实时输入数据流并将它们按批次划分，然后交给Spark引擎处理生成按照批次划分的结果流：
SparkStreaming提供了表示连续数据流的、高度抽象的被称为离散流的Dstream,可以使用kafka、Flume和Kiness这些数据源的输入数据流创建Dstream,也可以在其他Dstream上使用map、reduce、join、window等操作创建Dsteram。Dstream本质上呢，是表示RDD的序列。
Spark Streaming首先将数据切分为一定时间范围(Duration)的数据集，然后积累一批(Batch)Duration数据集后单独启动一个任务线程处理。Spark核心提供的从DAG重新调度任务和并行执行，能够快速完成数据从故障中恢复的工作。
那么下来就从SparkStreaming 的StreamingContext初始化开始：
StreamingContext传入的参数：1、SparkContext也就是说Spark Streaming的最终处理实际是交给SparkContext。2、Checkpoint：检查点.3、Duration:设定streaming每个批次的积累时间。当然，也可以不用设置检查点。
Dstream是Spark Streaming中所有数据流的抽象，这里对抽象类Dstream定义的一些主要方法：
1、dependencies:Dstream依赖的父级Dstream列表。
2、comput(validTime:Time)：指定时间生成一个RDD。
3、isInitialized:Dstream是否已经初始化。
4、persist(level:StorageLevel)：使用指定的存储级别持久化Dstream的RDD。
5、persist:存储到内存
6、cache:缓存到内存，与persisit方法一样。
（这里详细说下cache与persist的不同点：cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY ，而persist可以根据情况设置其它的缓存级别。）
7、checkpoint(interval:Duration):设置Dstream及祖宗Dstream的DstreamGraph;
8、getOrCompute(time:Time)：从缓存generatedRDDs = new HashMap[Time,RDD[T]]中获取RDD，如果缓存不存在，则生成RDD并持久化、设置检查点放入缓存。
9、generateJob(time:Time)：给指定的Time对象生成Job.
10、window(windowDuration:Duration):基于原有的Dstream，返回一个包含了所有在时间滑动窗口中可见元素的新的Dstream.
......
Dsteam本质上是表示连续的一些列的RDD，Dstream中的每个RDD包含了一定间隔的数据，任何对Dstream的操作都会转化为底层RDD的操作。在Spark Streaming中，Dstream提供的接口与RDD提供的接口非常相似。构建完ReciverInputDStream后，会调用各种Dstream的接口方法，对Dstream进行各种转换，最后各个Dstream之间的依赖关系就形成了一张DStream Graph：
整个流程所涉及的组件为：
1、Reciever:Spark Streaming内置的输入流接收器或用户自定义的接收器，用于从数据源接收源源不断的数据流。
2、currentBuffer:用于缓存输入流接收器接收的数据流。
3、blockIntervalTimer:一个定时器，用于将CurrentBuffer中缓存的数据流封装为Block后放入blocksForPushing。
4、blockForPushing:用于缓存将要使用的Block。
5、blockPushingThread:此线程每隔100毫秒从blocksForPushing中取出一个Block存入存储体系，并缓存到ReceivedBlockQueue。
6、Block Batch：Block批次，按照批次时间间隔，从RecievedBlockQueue中获取一批Block。
7、JobGenerator:Job生成器，用于给每一批Blcok生成一个Job。
下来继续回到StreamingContext,在StreamingContext中new了一个JobScheduler，它里面创了EventLoop,对这个名字是不是很熟悉？没错，就是在Netty通信交互时创建的对象，主要用于处理JobSchedular的事件。然后启动StrreamingListenerBus,用于更新Spark UI中的StreamTab的内容。 那么最重要的就是下来创建ReceiverTracker,它用于处理数据接收、数据缓存、Block生成等工作。最后启动JobGenerator,负责对DstreamGraph的初始化、Dstream与RDD的转换、生成JOB、提交执行等工作。
曾经是用ReciverTrackerActor接收来自Reciver的消息，包括RegisterReceiver、AddBlock、ReportError、DeregisterReceiver等，现在不再使用Akka进行通信，而是使用RPC。
回到launchReceivers，调用了SparkContext的makeRDD方法，将所有Receiver封装为ParallelCollectionRDD,并行度是receivers的数量，makeRDD方法实际调用了parallelize:
今天到此为止。。明天再来会你这磨人的小妖精，玩别的去啦~~~
参考文献：《深入理解Spark：核心思想与源码分析》