一、Spark Streaming的数据源
对于SparkStreaming中处理的数据无论是通过内部接口获取，还是通过Kafka、Flume、以及TCP Socket等外部数据源，对于这些数据的处理，这些整个过程的数据均抽象于DStream，如下图所示：
不同的ReceiverInputDStream包含不同的流数据接收器Receiver（内部类），这些接收器继承于Receiver。在StreamingContext启动过程中，ReceiverTracker会把流数据接收器Receiver分发到Executor上，在每个Executor上由ReceiverSupervisor启动对应的Receiver。在Spark1.4及以前的版本中根据N个Receiver实例，在StreamingContext中创建一个作业，该作业包含N个任务，其创建结构如下图所示：
创建过程如下：
1、先遍历ReceiverInputDStream，通过其getReceiver获取需要启动的N个Receiver实例，然后把这些实例作为N份数据，在StreamingContext创建一个RDD实例，该实例分为N个partition，每个partition对应包含一个Receiver数据（即Receiver实例）。
2、在这里把Receiver所进行的计算定义为func函数，该函数以Receiver实例作为参数构建ReceiverSupervisorImpl实例supervisor，构造完毕后使用新线程启动该supervisor并阻塞该线程：
3、把ReceiverTracker尽可能地按照Receiver的首选位置分发到集群并启动，启动完毕后Receiver会处于阻塞状态，持续不断的接入流数据。
该Receiver分发方式在长时间的运行过程中，如果出现某个任务失败，则Spark会重新发送该任务到其他Executor进行重跑，但由于该分发过程属于随机分发，无法实现集群的负载均衡，可能会出现某Worker节点运行多个任务，而某些Worker节点却是空闲。而当该任务的失败次数超过规定的上限，会导致Receiver无法启动，针对这些问题，Spark1.5以及以后的版本，在StreamingContext中根据N个Receiver实例创建N个作业，各个作业中只包含一个任务，并加入了可插拔的Receiver分发策略，其结构如下图所示：
这样在SparkStreaming中每个Receiver都有一个作业来分发（该作业纸包含一个任务），而且对于这仅有的一个任务只有在第一次启动时，才尝试启动Receiver。如果该任务失败了，则不再尝试启动Receiver，对应的作业设置为完成状态，此时ReceiverTracker会新生成一个作业，在其他Executor尝试启动，直到成功，这样Receiver就不会受到任务失败上限而无法启动。通过这种方式，SparkStreaming中所有的Receiver总是保持活性。
可拔插的Receiver分发策略在ReceiverSchedulingPolicy 类定义，在Receiver分发之前会收集所有的InputDStream包含的所有Receiver实例和Executor，然后调用该类中scheduleReceiver方法计算每个Receiver对应的Executor。在该方法中以轮询调度方式进行分配，首先对存在首选位置的Receiver进行处理，尽可能把Receiver运行在首选位置机器进行Receiver个数最少的Executor中，接着对于没有首选位置的Receiver，则优先分配到运行Receiver个数最少的Executor中，分配完后返回调度好的Executor列表。源码如下（对该函数的功能描述）：
参考内容
1、《图解Spark核心技术与案例实战》
