本篇内容介绍了“Job动态生成方法是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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在spark stream程序中的一条关键的语句就是：ssc.start()
1，跟踪进入StreamingContext的start 方法，有一句非常关键的语句scheduler.start()，是个JobScheduler(spark stream用来job调度的)
进行job调度的入口！
2，计入JobScheduler 的start方法。
在这个方法中几个关键的点是：
eventLoop.start() 一个事件循环器，用于响应其它组件发来的事件(包括job的启动，完成，以及错误报告)。
receiverTracker.start() 控制了整个receiver的生成，与数据的接受
jobGenerator.start() 真正开始进行job的生成
在这个方法中也维护了一个事件处理的循环器eventLoop，用于处理各种事件
其中最为关键的事件是GenerateJobs(time)，这个事件是进行生成job的事件！！
跟踪计入generateJobs(time)
jobScheduler.receiverTracker.allocateBlocksToBatch(time) 为当前的bath分发收到的数据Blocks。
graph.generateJobs(time)：根据当前编写的程序的output动作生成相应的job并封装进入集合中。
最终通过
提交作业到executor
在回去看看jobGenerator.start()中的startFirstTime()
private def startFirstTime() {
val startTime = new Time(timer.getStartTime())
graph.start(startTime - graph.batchDuration)
timer.start(startTime.milliseconds)
logInfo("Started JobGenerator at " + startTime)
}第一次启动会启动一个定时器，该定时器会根基duration bath 不断的的给jobGenerator中的消息循环体！
在jobGenerator中的消息循环体就会不断的去除消息进行处理
“Job动态生成方法是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！