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RDD的模板是DStream，RDD DAG的模板是DStreamGraph,Spark Streaming是在RDD的基礎(chǔ)上加上時間維度，在Driver端會啟動一個定時器，間隔BatchDuration生成Job，在Executor端會啟動一個定時器，間隔200ms把接收到的數(shù)據(jù)放入BlockManager中，并把元數(shù)據(jù)信息上報給Driver端的ReceiverTracker，整個程序引擎是無時無刻在運(yùn)行的。

JobGenerator類中有一個timer對象，其間隔BatchDuration發(fā)送GenerateJobs消息來生成Job。

BlockGenerator類中有一個blockIntervalTimer對象，每隔200ms調(diào)用updateCurrentBuffer方法，把接收到的數(shù)據(jù)交給BlockManager進(jìn)行存儲，并向ReceiverTracker上報元數(shù)據(jù)信息。

RecurringTimer類中的loop方法是一個死循環(huán)，一直執(zhí)行，間隔一定的周期回調(diào)傳入的方法。

此外，默認(rèn)的并行度具有遺傳性，父RDD的partition個數(shù)會遺傳給子RDD，當(dāng)RDD中每個partition中數(shù)據(jù)較少時，為了提高效率，可以先調(diào)用coalesce方法合并到指定的partition個數(shù)。Spark Streaming中存在空RDD，即RDD里面沒有數(shù)據(jù)，此時也會生成Job，Job的生成是定時觸發(fā)的，不關(guān)心RDD中是否有數(shù)據(jù)，這是為了使整個框架能正常運(yùn)行。

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