用实例讲解Spark Sreaming

用实例讲解Spark Sreaming

• 数控小V
• 2016-05-30 12:02:08
• Spark
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作者: 侠天

本篇文章用Spark Streaming +Hbase为列，Spark Streaming专为流式数据处理，对Spark核心API进行了相应的扩展。什么是Spark Streaming?首先，什么是流式处理呢?数据流是一个数据持续不断到达的无边界序列集。流式处理是把连续不断的数据输入分割成单元数据块来处理。流式处理是一个低延迟的处理和流式数据分析。Spark Streaming对Spark核心API进行了相应的扩展，支持高吞吐、低延迟、可扩展的流式数据处理。实时数据处理应用的场景有下面几个：

• 网站监控和网络监控;
• 异常监测;
• 网页点击;
• 广告数据;

物联网（IOT）

Spark Streaming

支持的数据源包括HDFS文件，TCP socket，Kafka，Flume，Twitter等，数据流可以通过Spark核心API、DataFrame SQL或者机器学习API处理，并可以持久化到本地文件、HDFS、数据库或者其它任意支持Hadoop输出格式的形式。Spark Streaming如何工作?Spark Streaming以X秒(batch size)为时间间隔把数据流分割成Dstream，组成一个RDD序列。你的Spark应用处理RDD，并把处理的结果批量返回。

Spark Streaming例子的架构图

Spark Streaming例子代码分下面几部分：

• - 读取流式数据;
• - 处理流式数据;
• - 写处理结果倒Hbase表。

Spark处理部分的代码涉及到如下内容：

• 读取Hbase表的数据;
• 按天计算数据统计;
• 写统计结果到Hbase表，列簇：stats。

数据集数据集来自油泵信号数据，以CSV格式存储在指定目录下。Spark Streaming监控此目录，CSV文件的格式如上图。

采用Scala的case class来定义数据表结构，parseSensor函数解析逗号分隔的数据。

Hbase表结构

流式处理的Hbase表结构如下：

• 油泵名字 + 日期 + 时间戳 组合成row key;
• 列簇是由输入数据列、报警数据列等组成，并设置过期时间。
• 每天等统计数据表结构如下：
• 油泵名和日期组成row key;

列簇为stats，包含列有最大值、最小值和平均值;

配置写入Hbase表

Spark直接用TableOutputFormat类写数据到Hbase里，跟在MapReduce中写数据到Hbase表一样，下面就直接用TableOutputFormat类了。Spark Streaming代码

Spark Streaming的基本步骤：

• 初始化Spark StreamingContext对象;
• 在DStream上进行transformation操作和输出操作;
• 开始接收数据并用streamingContext.start();
• 等待处理停止，streamingContext.awaitTermination()。

初始化Spark StreamingContext

对象创建 StreamingContext对象，StreamingContext是Spark Streaming处理的入口，这里设置2秒的时间间隔。

接下来用StreamingContext的textFileStream(directory)创建输入流跟踪Hadoop文件系统的新文件，并处理此目录下的所有文件，这里directory指文件目录。

linesDStream是数据流，每条记录是按行记录的text格式。

图6对DStream进行transformation操作和输出操作接下来进行解析，对linesDStream进行map操作，map操作是对RDD应用Sensor.parseSensor函数，返回Sensor的RDD。

对DStream的每个RDD执行foreachRDD 方法，使用filter过滤Sensor中低psi值来创建报警，使用Hbase的Put对象转换sensor和alter数据以便能写入到Hbase。然后使用PairRDDFunctions的saveAsHadoopDataset方法将最终结果写入到任何Hadoop兼容到存储系统。

sensorRDD经过Put对象转换，然后写入到Hbase。

开始接收数据通过streamingContext.start()显式的启动数据接收，然后调用streamingContext.awaitTermination()来等待计算完成。

Spark读写Hbase

现在开始读取Hbase的sensor表，计算每条的统计指标并把对应的数据写入stats列簇。

下面的代码读取Hbase的sensor表psi列数据，用StatCounter计算统计数据，然后写入stats列簇。

下面的流程图显示newAPIHadoopRDD输出，(row key，result)的键值对。PairRDDFunctions 的saveAsHadoopDataset方法把Put对象存入到Hbase。

运行Spark Streaming应用运行Spark Streaming应用跟运行Spark应用类似，比较简单，此处不赘述，参见Spark Streaming官方文档。

via:infoQ