这篇文章主要介绍Spark中ContinuousExecution执行流程是怎么样的，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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最重要的是看ContinuousExecution怎么重写LogicalPlan的，详细代码不贴了，最后是创建了Sink类型的LogicalPlan。

    val writer = sink.createStreamWriter(
      s"$runId",
      triggerLogicalPlan.schema,
      outputMode,
      new DataSourceOptions(extraOptions.asJava))
    val withSink = WriteToDataSourceV2(writer, triggerLogicalPlan)

    val reader = withSink.collect {
      case DataSourceV2Relation(_, r: ContinuousReader) => r
    }.head

这里的sink可以看成就是DataSource。然后用withSink作为入参创建了IncrementalExecution。

triggerLogicalPlan是StreamingDataSourceV2Relation类。

IncrementalExecution本身没啥，只是在每一个处理的时候包装了一些额外的辅助处理而已。

WriteToDataSourceV2的作用是将triggerLogicalPlan的物理计划的执行结果通过writer写入到外部存储中，所有这里也不看WriteToDataSourceV2了，就看看triggerLogicalPlan的对应的物理计划是什么，前面说过了它对应的逻辑计划是：StreamingDataSourceV2Relation。

直接找是不是StreamingDataSourceV2Relation对应的物理计划的，所以我们先看看StreamingDataSourceV2Relation类的定义：

class StreamingDataSourceV2Relation(
    output: Seq[AttributeReference],
    reader: DataSourceReader) extends DataSourceV2Relation(output, reader) {
  override def isStreaming: Boolean = true
}

原来是DataSourceV2Relation的子类啊！

直接找DataSourceV2Relation的物理计划吧，在DataSourceV2Strategy.scala文件中定义了。

object DataSourceV2Strategy extends Strategy {
  override def apply(plan: LogicalPlan): Seq[SparkPlan] = plan match {
    case DataSourceV2Relation(output, reader) =>
      DataSourceV2ScanExec(output, reader) :: Nil

    case WriteToDataSourceV2(writer, query) =>
      WriteToDataSourceV2Exec(writer, planLater(query)) :: Nil

    case _ => Nil
  }
}

DataSourceV2Relation对应的物理计划是DataSourceV2ScanExec。

DataSourceV2ScanExec的代码也不多。

DataSourceV2ScanExec是用DataSourceReader来作为数据源的读取器的，它的inputRDDs返回的是DataSourceRDD或者ContinuousDataSourceRDD，ContinuousDataSourceRDD肯定是对应的ContinuousExecution，其他方式就是DataSourceRDD了。

不管是DataSourceRDD或者ContinuousDataSourceRDD，他们的读取数据源的类都是一样的，都是DataSourceReader过来的。DataSourceRDD或者ContinuousDataSourceRDD这两者的代码都非常少，一看就知道怎么回事了。

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新闻标题：Spark中ContinuousExecution执行流程是怎么样的
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