本期内容 :

• Spark Streaming数据清理原理和现象
• Spark Streaming数据清理代码解析

　　Spark Streaming一直在运行的，在计算的过程中会不断的产生RDD ，如每秒钟产生一个BachDuration同时也会产生RDD，

　　在这个过程中除了基本的RDD外还有累加器、广播变量等，对应Spark Streaming也有自己的对象、源数据及数据清理机制，

　　在运行中每个BachDuration会触发了Job ，由于会自动产生对象、数据及源数据等运行完成后肯定要自动进行回收 。

　　

一、 数据源 ：

　　

　　创建Kafka ，源数据的操作。

　　　　

　　　　

　　　　

　　　　

二、 处理数据的输出 ：

　　从研究其生命周期的话，需要进行下一步 ，输出进行考虑，ForEachRDD属于Materialized(物化)，物化也就是存储到外部设备上。

　　　　

　　　　

　　　　

　　　　基于数据来源Kafka，DStreams随着时间的进行会不断的自己的内存数据结构GeneratedRDD中维护一个HashMap ，这个HashMap的时间窗口的RDD的实例，

　　按照BachDuration来存储这个RDD及删除RDD。

　　　　

　　内存缓存结构，有时会调用Cache的操作，其实是对DStreams进行标记，指定StorageLevel最终作用于RDD ,也会有相关的Cache操作。

　　　　

三、 JobGenerator 清理的过程 ：

　　不断循环的产生事件(消息循环器) ：

　　　　

　　　　

　　　　

　　　　

　　事件触发以时间为单位：

　　　　

　　　　

　　　　

　　　　Spark Streaming在每次一个作业处理完成之后，也就是每个BachDuration处理完成之后都会进行清理，首先是输出的DStreams进行清理，然后对他的依赖关系进行清理，

　　清理的时候，默认下是会清理RDD的数据等相关的部分，及Metadata元数据的清理。