Spark Streaming揭秘 Day18
空RDD判断及程序中止机制
空RDD的处理
从API我们可以知道在SparkStreaming中，对于RDD的操作一般都是在foreachRDD和Transform方法里。
在使用foreachRDD时，有一个风险，就是如果RDD为空可能会导致计算失败，那么应用如何来判断为空呢？
方法1：使用RDD.count
count方法会直接触发一个Job，代价有些大
方法2：调用RDD.paritions.isEmpty
我们可以看到partitions是一个方法，返回的是一个数组，那么isEmpty实际上就仅仅是对数组长度的判断，非常的高效。
这个判断是否有效？我们进入BlockGenerator，发现如果数据为空时，默认会不生成Block，也就是不会生成partition。所以说，从数据生成机制看，方法2是有效的。
方法3：调用RDD.isEmpty
方法2比较高效，但是也有一个隐患，就是进行shuffle操作，当并行度不变时，可能出现有partition没数据的情况，会导致方法2判断失效。
方法3，这个方法是目前来看最完备的方式。首先，对于数组为空的情况，在第一个条件处进行了短路，否则会执行take操作，来实际判断是否有数，但是take()方法内部还是会有Job生成，所以也会产生一定的效率影响。
Spark Streaming程序的停止
因为SparkStreaming可能由于各种异常情况等发生终止，所以其在设计时，对停止操作提供了一个通用的解决方法。
首先是在启动时，就注册了关闭的方法。
从注册方法的内部，我们看到，实际上是注册了一个jvm的hook方法，来确保一旦发生异常，关闭方法一定会被调用，从而确保了这个方法的强制执行。
下面让我们进入关闭方法内部：
这里出现了一个非常重要的参数，就是stopGracefullyOnShutdown，一旦使用stopGracefully，会将所有接收的数据处理完再执行关闭，建议打开，从而确保数据安全性。
最后，在关闭方法的内部，实际上是调用了jobScheduler来完成。
欲知后事如何，且听下回分解
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