第5课：基于案例一节课贯通Spark Streaming流计算框架的运行源码
本期内容：
1 在线动态计算分类最热门商品案例回顾与演示
2 基于案例贯通Spark Streaming的运行源码
一、案例代码
在线动态计算电商中不同类别中最热门的商品排名，例如:手机类别中最热门的三种手机、电视类别中最热门的三种电视等
package com.dt.spark.sparkstreaming
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
/**
* 使用Spark Streaming+Spark SQL来在线动态计算电商中不同类别中最热门的商品排名，例如手机这个类别下面最热门的三种手机、电视这个类别
* 下最热门的三种电视，该实例在实际生产环境下具有非常重大的意义；
* @author DT大数据梦工厂
* 新浪微博：http://weibo.com/ilovepains/
* 实现技术：Spark Streaming+Spark SQL，之所以Spark Streaming能够使用ML、sql、graphx等功能是因为有foreachRDD和Transform
* 等接口，这些接口中其实是基于RDD进行操作，所以以RDD为基石，就可以直接使用Spark其它所有的功能，就像直接调用API一样简单。
* 假设说这里的数据的格式：user item category，例如Rocky Samsung Android
*/
object OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB {
def main(args: Array[String]){
/**
* 第1步：创建Spark的配置对象SparkConf，设置Spark程序的运行时的配置信息，
* 例如说通过setMaster来设置程序要链接的Spark集群的Master的URL,如果设置
* 为local，则代表Spark程序在本地运行，特别适合于机器配置条件非常差（例如
* 只有1G的内存）的初学者 *
*/
val conf = new SparkConf() //创建SparkConf对象
conf.setAppName("OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB") //设置应用程序的名称，在程序运行的监控界面可以看到名称
// conf.setMaster("spark://Master:7077") //此时，程序在Spark集群
conf.setMaster("local[6]")
//设置batchDuration时间间隔来控制Job生成的频率并且创建Spark Streaming执行的入口
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
ssc.checkpoint("/root/Documents/SparkApps/checkpoint")
val userClickLogsDStream = ssc.socketTextStream("Master", 9999)
val formattedUserClickLogsDStream = userClickLogsDStream.map(clickLog =>
(clickLog.split(" ")(2) + "_" + clickLog.split(" ")(1), 1))
// val categoryUserClickLogsDStream = formattedUserClickLogsDStream.reduceByKeyAndWindow((v1:Int, v2: Int) => v1 + v2,
// (v1:Int, v2: Int) => v1 - v2, Seconds(60), Seconds(20))
val categoryUserClickLogsDStream = formattedUserClickLogsDStream.reduceByKeyAndWindow(_+_,
_-_, Seconds(60), Seconds(20))
categoryUserClickLogsDStream.foreachRDD { rdd => {
if (rdd.isEmpty()) {
println("No data inputted!!!")
} else {
val categoryItemRow = rdd.map(reducedItem => {
val category = reducedItem._1.split("_")(0)
val item = reducedItem._1.split("_")(1)
val click_count = reducedItem._2
Row(category, item, click_count)
})
val structType = StructType(Array(
StructField("category", StringType, true),
StructField("item", StringType, true),
StructField("click_count", IntegerType, true)
))
val hiveContext = new HiveContext(rdd.context)
val categoryItemDF = hiveContext.createDataFrame(categoryItemRow, structType)
categoryItemDF.registerTempTable("categoryItemTable")
val reseltDataFram = hiveContext.sql("SELECT category,item,click_count FROM (SELECT category,item,click_count,row_number()" +
" OVER (PARTITION BY category ORDER BY click_count DESC) rank FROM categoryItemTable) subquery " +
" WHERE rank <= 3")
reseltDataFram.show()
val resultRowRDD = reseltDataFram.rdd
resultRowRDD.foreachPartition { partitionOfRecords => {
if (partitionOfRecords.isEmpty){
println("This RDD is not null but partition is null")
} else {
// ConnectionPool is a static, lazily initialized pool of connections
val connection = ConnectionPool.getConnection()
partitionOfRecords.foreach(record => {
val sql = "insert into categorytop3(category,item,client_count) values('" + record.getAs("category") + "','" +
record.getAs("item") + "'," + record.getAs("click_count") + ")"
val stmt = connection.createStatement();
stmt.executeUpdate(sql);
})
ConnectionPool.returnConnection(connection) // return to the pool for future reuse
}
}
}
}
}
}
/**
* 在StreamingContext调用start方法的内部其实是会启动JobScheduler的Start方法，进行消息循环，在JobScheduler
* 的start内部会构造JobGenerator和ReceiverTacker，并且调用JobGenerator和ReceiverTacker的start方法：
* 1，JobGenerator启动后会不断的根据batchDuration生成一个个的Job
* 2，ReceiverTracker启动后首先在Spark Cluster中启动Receiver（其实是在Executor中先启动ReceiverSupervisor），在Receiver收到
* 数据后会通过ReceiverSupervisor存储到Executor并且把数据的Metadata信息发送给Driver中的ReceiverTracker，在ReceiverTracker
* 内部会通过ReceivedBlockTracker来管理接受到的元数据信息
* 每个BatchInterval会产生一个具体的Job，其实这里的Job不是Spark Core中所指的Job，它只是基于DStreamGraph而生成的RDD
* 的DAG而已，从Java角度讲，相当于Runnable接口实例，此时要想运行Job需要提交给JobScheduler，在JobScheduler中通过线程池的方式找到一个
* 单独的线程来提交Job到集群运行（其实是在线程中基于RDD的Action触发真正的作业的运行），为什么使用线程池呢？
* 1，作业不断生成，所以为了提升效率，我们需要线程池；这和在Executor中通过线程池执行Task有异曲同工之妙；
* 2，有可能设置了Job的FAIR公平调度的方式，这个时候也需要多线程的支持；
*
*/
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}
main方法中将 SparkConf 作为参数传入 StreamingContext
StreamingContext构造函数中，调用createNewSparkContext
该方法创建一个SparkContext对象，说明SparkStreaming是Spark Core上的一个应用。
持久化操作checkpoint
ssc.checkpoint("/root/Documents/SparkApps/checkpoint")
创建SocketTextStream，以获取输入数据源
创建socketStream
SocketInputDStream继承了ReceiverInputDStream类，它有getReceiver(),getStart(),getStop()方法
SockdetReceiver类中有 onStart,onStop,receiver 方法
创建SocketInputStream的receive方法来获取数据源
数据输出 ：categoryUserClickLogsDStream.foreachRDD
Job作业生成
DStream中generatedRDDs，通过getOrCompute方法取得给定的时间的RDD数据
ssc.start(), 调用jobScheduler的start方法，其中也调用了receiverTracker.start() , jobGenerator.start()，此处略
最后经上海-丁立清同学同意，转载以下流程图，真的很棒！
