本节的主要内容：
一、Receiver启动的方式设想
二、Receiver启动源码彻底分析
Receiver的设计是非常巧妙和出色的，非常值得我们去学习、研究、借鉴。
在深入认识Receiver之前，我们有必要思考一下，如果没有Spark、Spark Streaming，我们怎么实现Reciver？数据不断接进来，我们该怎么做？该怎么启动Receiver呢？......
首先，我们找到数据来源的入口，入口如下:
数据来源kafka、socket、flume等构建的都是基于InputDStream的，输入数据来源很关键，没有输入数据来源就无法产生数据，batchDuration就无法获取数据，RDD就无流处理数据及其它故事了。
我们从研究soketTexStream的receiverInputDstream来研究Receiver：
Receiver不断持续的接收外部数据源流入的数据、并将不断接收到数据的元数据汇报给Driver，每个batchDuration会根据汇报的数据生成不同的Job并执行相应的RDD transformation操作。
设想设计一个Receiver：
Receiver是Spark Streaming应用程序启动的一部分,他是随着Spark Streaming启动的时候启动的。怎么启动Receivers？
一个应用程序可以启动多个Receiver，分析源码的DStream Graph：
从上面的源码中分析得出：
通过ArrayBuffer数组来存储InputDStream对象列表，根据Receiver的个数，可以推导出InputDStream对象可以有多个，OutputStream也可以有多个。
如果Spark Streaming应用程序处理的后业务逻辑有多个输出，则会有多个不同的inputStream数据来源，会创建多个InputDStream对象，我们的实验代码只创建一个inputStream。
默认情况下假设：
1、只有一个Partition，我们启动一个Job RDD的transformation触发Job、并执行Job，因为Job只有一个分片Partition，而Partition只有一个Receiver成员，Reciever对象里面有一条或多条数据。
2、多个inputStream则需要启动多个Receiver，每个Receiver相当于一个Partition，从Spark Core的普通调度角度，在同一个executor上需要启动多个Receiver，只是RDD不同的Partition。
注意：
1、启动Receiver角度分析：
只要集群存在，Receiver就不能失败，如果启动Receiver失败，不同Partition代表不同的Receiver，在一个executor上启动Receivers，每个task代表一个Partition，其中一个task失败导致整个Job失败（虽然有stage有重试），而集群存在，我们的Receivers一定要启动成功。
2、运行Receiver角度分析：
运行过程中也有可能基于每个task启动一个executor的方式，task有可能失败，例如：executor挂掉了，则每个task为单位启动额Receiver也会挂掉，影响接收数据。
所以从启动角度不希望Receiver启动失败；在运行时Receiver的失败，不希望影响已有的工作。
作为Spark Streaming应用程序启动的Job，这个Job失败的话对整个应用程序是致命的问题。
启动应用程序的不同的Receiver，采用RDD的不同Partition代表不同Receiver，启动时通过Partition的执行层面是不同task，每个task启动执行时就需要启动Receiver，实现方式简单，实际就借助Spark Core上的Job的方式，但有弊端：
1、Job启动不成功。
2、运行过程Receiver失败，影响执行，task重试，重试失败，整个Job就失败，导致整个Spark应用就失败了，但Spark Streaming是需要在 7*24小时执行的。
Spark Streaming采用的方式是怎么样的？
Spark Streaming的start方法入手：
Receiver的启动是在JobScheduler的start方法中启动的。
ReceiverTracker类中的start方法：
ReceiverTracker类里面有个RPC消息通信体，ReceiverTracker需要监控整个集群中的Receiver，集群中Receiver汇报接收数据和生命周期给ReceiverTracker。
启动Receiver的执行线程时会判断receiverInputStreams对象列表，只有在其不能为空时才能启动Receiver，Receiver启动需要依赖输入数据流，如果没有receiverInputStreams就不会启动Receiver。
在看launchReveivers方法：
基于receiverInputStreams获得具体receivers实例，在具体的worker nodes上启动了receivers，基于receiverInputStreams，receiverInputStreams是在driver端的，
Spark Streaming作业都是基于RDD的方式，不会认识receiverInputStreams，其就相当于原数据或源对象，都是逻辑级别的，怎么分配到worker nodes上让其物理级别执行。
这个过程其实就是一个简单的Master和Slave结构。
一个inputDStream输入的数据来源只产生一个Receiver，通过getReceiver方法返回的是一个Receiver对象，此方法细节必须在其子类中实现：
receiverInputStreams从DStream Graph对象中获取，Receivers会封装完内部的receiver，并给entpoint 发送消息，RPC通信对象接收到这些信息。
那么Endpoint是哪里来的？是在start方法中是构建的:
Receiver要运行在哪些executor上：
这个方法启动一个Receiver，在已经计划好的executor上去运行，而不是让Spark Core自己来分配，不是通过Spark Core上的RDD task的分配方式，
而是Spark Streaming框架自己决定每个Receiver在哪些executor上执行，没有依赖Spark Core上task的分配方式。
Driver层面自己强制指定TaskLocation。
终止启动Receiver意味着不需要重新启动一个Spark Job。
上图这个函数在具体的worker node上启动Receiver的函数。
假设重新启动Receiver则需要重新Job Schduler，而不是taskScheduler的重试。
启动Receiver失败不会启动重试，从启动Job角度来看。
启动ReceiverSuperVisorImpl时Receiver会监听器和接收数据。
看ReceiverSuperVisorImpl的父类start方法，父类反过来调用其子类的onstart方法：
为了启动Receiver，其内部启动了一个Spark Context对象，通过此对象调用了submitJob方法启动了一个Spark作业，这个作业只会启动一个Receiver，
只会启动一个Receiver，每个Receiver的启动都会触发一个Spark Context对象的submitJob方法来启动Job：
每次循环每一个Rceciver时，都会启动一个Spark Job来负责，而不是说所有的Rcecivers都是交给一个Spark Job来负责，有如下考虑：
- Rceciver失败导致应用程序失败。
- 作业运行时有任务倾斜的问题，Spark Core的调度方式有可能会在同一台机器上运行多个Rceciver。
- 作业运行过程中Rceciver失败了导致整个Spark Job失败，进而导致应用程序的失败，代价太大。
每次循环每一个Rceciver时，都会启动一个Spark Job来负责，则一个Job的失败只会影响一个Job的运行，从而最大程度负载均衡。
再看作业的失败，作业失败后会执行restartReceiver方法的代码，给自己发消息，又会把刚才的过程走一遍：
每个Job里面是启动一个Receiver，也就是说每个Job里面就只有一个任务，并且只会在一台机器上运行一个task，最大程度负载均衡。
在启动很多Receiver时用了线程池来处理，可以并发启动Receiver，Receiver之间没有直接关系，可以并发启动、执行。
把Receiver放在哪些位置上，由receiverScheduleringPolicy策略来调度，尽量均匀分配。
在看runDummySparkJob方法：
为了保证Executor活着，其内部自己跑一个Spark Job作业，产生50个Receviers、并发度20的小任务，此Spark Streaming应用程序会跑在所有机器上，确保其均匀的运行。
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