Spark Streaming 统计单词的例子

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测试Spark Streaming 统计单词的例子

1.准备
事先在hdfs上创建两个目录：
保存上传数据的目录：hdfs://master1:9000/library/SparkStreaming/data
checkpoint的目录：hdfs://master1:9000/library/SparkStreaming/CheckPoint_data

2.源码

package com.imf.spark.SparkApps.sparkstreaming;

import java.util.Arrays;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContextFactory;

import scala.Tuple2;
/**
 * 
 * @Description:用Spark Streaming统计单词个数
 * @Author: lujinyong168
 * @Date: 2016年5月21日 下午6:14:56
 */
public class SparkStreamingOnHDFS {
    public static void main(String[] args) {
        /*
         * 第一步：配置SparkConf
         * 1.至少2条线程：因为Spark Streaming应用程序在运行的时候，至少有一条线程用于不断的循环接收数据，
         * 并且至少有一条线程用于处理接收数据（否则无法有线程用于处理数据，随着时间的推移，内存和磁盘都会不堪重负）
         * 2.对于集群而言，每个Executor一般肯定不止一个Thread，那对于处理spark streaming的应用程序而言，每个Executor
         * 一般分配多少个Core比较合适？根据经验，5个左右的Core是最佳的；
         */
        final SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("spark://master1:7077")
                .setAppName("SparkStreamingOnHDFS");
        /*
         * 第二步：创建SparkStreamingContext,这个是SparkStreaming应用程序所有功能的起始点和程序调度核心
         * 1.SparkStreamingContext的构建可以基于SparkConf参数，也可以基于持久化的SparkStreamingContext的内容
         * 来恢复过来（典型的场景是Driver崩溃后重新启动，由于Spark Streaming具有连续7*24小时不间断运行的特征，
         * 所以需要在Driver重启后继续上一次的状态，此时的状态恢复需要基于曾经的Checkpoint）;
         * 2.在一个Spark Streaming应用程序中可以创建若干个SparkStreamingContext对象，使用一个SparkStream之前需要把前面
         * 运行的SparkStreamingContext对象关闭掉，由此，我们获得一个重大的启发SparkStreaming也只是Spark Core上的一个应用
         * 程序而已，只不过Spark Streaming框架运行的话需要Spark工程师写业务逻辑处理代码；
         */
        final String checkpointDirectory = "hdfs://master1:9000/library/SparkStreaming/CheckPoint_data";
        JavaStreamingContextFactory factory = new JavaStreamingContextFactory(){

            @Override
            public JavaStreamingContext create() {
                // TODO Auto-generated method stub
                return createContext(checkpointDirectory,conf);
            }

        };
//        JavaStreamingContext jsc = new JavaStreamingContext(conf,Durations.seconds(5));
        /**
         * 可以从失败中恢复Driver，不过还需要指定Driver这个进程运行在Cluster,并且提交应用程序的时候指定--supervise
         */
        JavaStreamingContext jsc = JavaStreamingContext.getOrCreate(checkpointDirectory, factory);
        /*
         * 第三步：创建Spark Streaming输入数据来源input Stream
         * 1.数据输入来源可以基于File、HDFS、Flume、Kafka、Socket等;
         * 2.在这里我们指定数据来源于网络Socket端口，Spark Streaming连接上该端口并在运行的时候，一直监听该端口的数据
         * （当然该端口服务首先必须存在），并且在后续会根据业务需要不断的有数据产生（当然对于Spark Streaming应用程序
         * 的运行而言，有无数其处理流程都有一样）；
         * 3.如果经常在每间隔5秒钟没有数据的话，会不断的启动空的Job其实是会造成调度资源的浪费，因为并没有数据需要发生计算，所以
         *     实际的企业级生产环境的代码在具体提交Job前会判断是否有数据，如果没有的话就不再提交Job；
         * 4.此处没有Receiver,SparkStreaming应用程序只是按照时间间隔监控目录下每个Batch新增的内容（把新增的）作为RDD的数据来源生成原始RDD
         */
        JavaDStream lines = jsc.textFileStream("hdfs://master1:9000/library/SparkStreaming/data");//此处的是hdfs文件

        /*
         * 第四步：接下来就像对于RDD编程一样基于DStream进行编程！！！原因是DStream是RDD产生的模板（或者说类），在Spark Streaming具体
         * 发生计算前，其实质是把每个Batch的DStream的操作翻译成为对RDD的操作！！！
         *对初始的DStream进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
         *     第4.1步：将每一行的字符串拆分成单个的单词
         */
        JavaDStream words = lines.flatMap(new FlatMapFunction() { //如果是Scala，由于SAM转换，所以可以写成val words = lines.flatMap { line => line.split(" ")}

            @Override
            public Iterable call(String line) throws Exception {
                return Arrays.asList(line.split(" "));
            }
        });

         /*
           * 第四步：对初始的DStream进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
           * 第4.2步：在单词拆分的基础上对每个单词实例计数为1，也就是word => (word, 1)
           */
        JavaPairDStream pairs = words.mapToPair(new PairFunction() {

            /**
             *
             */
            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public Tuple2 call(String word) throws Exception {
                return new Tuple2(word, 1);
            }
        });

         /*
           * 第四步：对初始的DStream进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
           * 第4.3步：在每个单词实例计数为1基础之上统计每个单词在文件中出现的总次数
           */
        JavaPairDStream wordsCount = pairs.reduceByKey(new Function2() { //对相同的Key，进行Value的累计（包括Local和Reducer级别同时Reduce）

            /**
             *
             */
            private static final long serialVersionUID = 1L;

            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
                return v1 + v2;
            }
        });

        /*
         *    此处的print并不会直接出发Job的执行，因为现在的一切都是在Spark Streaming框架的控制之下的，对于Spark Streaming
         *    而言具体是否触发真正的Job运行是基于设置的Duration时间间隔的
         *    
         *    诸位一定要注意的是Spark Streaming应用程序要想执行具体的Job，对Dtream就必须有output Stream操作，
         *    output Stream有很多类型的函数触发，类print、saveAsTextFile、saveAsHadoopFiles等，最为重要的一个
         *    方法是foraeachRDD,因为Spark Streaming处理的结果一般都会放在Redis、DB、DashBoard等上面，foreachRDD
         *    主要就是用来完成这些功能的，而且可以随意的自定义具体数据到底放在哪里！！！
         *
         */
        wordsCount.print();

        /*
         * Spark Streaming执行引擎也就是Driver开始运行，Driver启动的时候是位于一条新的线程中的，当然其内部有消息循环体，用于
         * 接受应用程序本身或者Executor中的消息；
         */
        jsc.start();

        jsc.awaitTermination();
        jsc.close();

    }
    /**
     * 
     * @Description:工厂模式创建JavaStreamingContext
     * @Author: lujinyong168
     * @Date: 2016年5月12日 下午10:01:40
     */
    private static JavaStreamingContext createContext(String checkpointDirectory,SparkConf sc){
        System.out.println("Creating new context");
        JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(sc,Durations.seconds(10));
        ssc.checkpoint(checkpointDirectory);
        return ssc;
    }
}

3.调度脚本run.sh

/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \
--class com.imf.spark.SparkApps.sparkstreaming.SparkStreamingOnHDFS \
--files /usr/local/hive/apache-hive-1.2.1-bin/conf/hive-site.xml \
--master spark://master1:7077 \
/usr/local/sparkApps/SparkStreamingOnHDFS/SparkStreamingOnHDFS.jar

4.测试

执行脚本后，试着通过hdfs dfs -put命令上传文件到hdfs://master1:9000/library/SparkStreaming/data目录中，可以查看到隔10秒钟会处理一次。因为我设置的间隔时间是：Durations.seconds(10)