一、spark-streaming概述
1.1 常用的实时计算引擎
实时计算引擎也叫流式计算引擎，常用的目前有3个：
1、Apache Storm：真正的流式计算
2、Spark Streaming：严格上来说，不是真正的流式计算（实时计算）
把连续的流式数据，当成不连续的RDD来处理
本质：是一个离散计算（不连续的数据）
面试中问到时：先说它的本质，
然后说自己的理解
常用的方法
和其他同类型技术的对比
3、Apache Flink：真正的流式计算。和Spark Streaming相反。
本质：一个流式计算，虽然可以用于离线计算，但是本质上是将离散数据模拟成流式数据来给flink做流式计算
1.2 spark-streaming是什么
Spark Streaming是核心Spark API的扩展，可实现可扩展、高吞吐量、可容错的实时数据流处理。数据可以从诸如Kafka，Flume，Kinesis或TCP套接字等众多来源获取，并且可以使用由高级函数（如map，reduce，join和window）开发的复杂算法进行流数据处理。最后，处理后的数据可以被推送到文件系统，数据库和实时仪表板。而且，您还可以在数据流上应用Spark提供的机器学习和图处理算法。
特点：
1、易用：集成在Spark中
2、容错性：底层RDD，RDD本身就具备容错机制。
3、支持多种编程语言：Java Scala Python
1.3 spark-streaming架构
spark-streaming用来接收实时数据，然后处理程序通过类似于定时采样的方式分批取得数据，每一批数据就是一个RDD，最终输入给处理程序的是一个RDD队列流，这个流其实就是discretizedstream或DStream。在内部，DStream 由一个RDD序列表示。DStream对象就是可以用来调用各种算子进行处理
图1.1 DStream原理
1.4 案例演示--NetworkWordCount
首先启动netcat服务器，并监听在端口1234上
nc -l 1234
没有这个命令就 yum -y install netcat 安装一下接着启动spark-streaming样例程序，从本地的1234端口获取数据，并进行wordcount操作
到spark的安装目录下，执行bin目录下的命令：
bin/run-example streaming.NetworkWordCount localhost 1234然后在netcat端输入各种字符串：
[root@bigdata121 hive-1.2.1-bin]# nc -l 1234
king king hello在另外一个窗口查看统计信息：
-------------------------------------------
Time: 1567005584000 ms
-------------------------------------------
(hello,1)
(king,2)这边就立马统计出来了
1.5 自行编写NetworkWordCount
首先maven中pom.xml记得再加上streaming的依赖（为了方便最好spark所有组件的依赖都加上）
pom.xml
4.0.0
king
sparkTest
1.0-SNAPSHOT
UTF-8
2.1.0
2.11.8
2.7.3
org.apache.spark
spark-core_2.11
2.1.0
org.apache.spark
spark-sql_2.11
2.1.0
org.apache.spark
spark-hive_2.11
2.1.0
provided
org.apache.spark
spark-streaming_2.11
2.1.0
org.apache.spark
spark-mllib_2.11
2.1.0
runtime
org.apache.hadoop
hadoop-client
${hadoop.version}
org.apache.spark
spark-streaming-kafka_2.11
1.6.3
mysql
mysql-connector-java
8.0.12
junit
junit
4.12
org.apache.hive
hive-jdbc
1.2.1
log4j
log4j
1.2.17
org.apache.flume
flume-ng-core
1.8.0
org.apache.flume
flume-ng-sdk
1.8.0
org.apache.flume
flume-ng-configuration
1.8.0
org.scala-tools
maven-scala-plugin
2.15.2
compile
testCompile
maven-compiler-plugin
3.6.0
1.8
1.8
org.apache.maven.plugins
maven-surefire-plugin
2.19
true
代码：
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
/**
* wordcount流式计算程序
*
* 1、创建streamingContext对象
* 创建DStream流（离散流）
* 本质是离散计算
*
* 离散：将连续数据变成离散数据，并实时立刻处理
* 离线：并非是实时处理的
*
* 2、DStream表现形式就是RDD
* 和操作RDD一样
*
* 3、使用DStream将连续的数据库切割成离散的RDD
*/
object NetworkWordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//设置日志级别为ERROR，默认是INFO
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR)
//Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR)
/**
这是 StreamingContext 对象的标准创建方式
无法通过 sparkSession对象来创建
*/
//创建streamingContext对象,指定master为local[2]，意思是使用至少两个核心，即两个线程，一个用于发送数据，一个处理数据
val conf = new SparkConf().setAppName("streaming wordcount").setMaster("local[2]")
//这里指定conf对象，还有批处理的时间间隔为3秒，每3秒切一个rdd，然后处理.
val streamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(3))
//创建接收数据源，这里创建socketstream，接收数据，内部会自动切割成一个个rdd。
//指定监听的主机端口
val streamText = streamingContext.socketTextStream("bigdata121", 1234, StorageLevel.MEMORY_ONLY)
//wordcount流程
val rdd1 = streamText.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
//打印结构
rdd1.print()
//启动streamingContext,开始计算
streamingContext.start()
//等待任务结束
streamingContext.awaitTermination()
}
}在bigdata121虚拟机上启动netcat服务：
nc -l 1234idea中运行上面的程序，并在netcat中输入字符，结构和实例的一样
二、streaming基本原理和使用
2.1 StreamingContext对象的概念
1、StreamingContext会内在的创建一个SparkContext的实例（所有Spark功能的起始点），你可以通过ssc.sparkContext访问到这个实例。
2、一旦一个StreamingContext开始运作，就不能设置或添加新的流计算。
3、一旦一个上下文被停止，它将无法重新启动。
4、同一时刻，一个JVM中只能有一个StreamingContext处于活动状态。
5、StreamingContext上的stop()方法也会停止SparkContext。 要仅停止StreamingContext（保持SparkContext活跃），请将stop() 方法的可选参数stopSparkContext设置为false。
6、只要前一个StreamingContext在下一个StreamingContext被创建之前停止（不停止SparkContext），SparkContext就可以被重用来创建多个StreamingContext。
2.2 离散流(DStreams):Discretized Streams
DStream对象可以说整个spark-streaming程序的一个数据的出口，处理的数据都从这里来。前面也说了，这个对象里面其实一个个的RDD，这是DStream的本质。而且经过算子的转换之后，DStream仍旧是DStream对象，里面也还是RDD。所以算子转换的过程和普通RDD的概率类似。总的来说streaming程序中，就是DStream之间的转换，本质上就是DStream中的RDD的转换
2.3 DStream的算子
算子列表：
图2.1 DStream算子
和普通rdd很类似，有两个比较特殊的算子，transform和updateStateByKey
2.3.1 transform
transform(RDD[T]=>RDD[U])
是一个用于将dstream中的rdd转换成新的rdd的算子。所以要注意，这个算子中的处理函数是接收rdd作为参数，不像其他算子是接收rdd中的数据作为参数的。
例子：
val conf = new SparkConf().setAppName("streaming wordcount").setMaster("local[2]")
//这里指定conf对象，还有批处理的时间间隔为4秒，每4秒切一个rdd，然后处理.
val streamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(3))
//创建socketstream，接收数据，内部会自动切割成一个个rdd
val streamText = streamingContext.socketTextStream("bigdata121", 1234, StorageLevel.MEMORY_ONLY)
//接收的函数参数中就是rdd，然后在里面对rdd进行处理，最后返回新的rdd
streamText.transform(rdd=>{
rdd.flatMap(_.split(" "))
})2.3.2 updateStateByKey
默认情况下，Spark Streaming 不记录之前的状态，每次发一条数据，都从0开始。比如说进行单词统计时，之前统计的单词数量并不会累加到下一次的统计中，下一次是从0开始计数的。如果想进行累加操作，使用这个算子来实现这个功能
updateStateByKey((Seq[T],Option[S])=>Option[S])
这个算子接收的函数的参数要求有两个：
Seq[T]：当前对key进行分组后，同一个key的value的一个集合，比如（"age",[1,2,1,1]）中的[1,2,1,1]
Option[S]:同一个key，在此之前的value总和，也就是这个key之前的计数状态
返回值是之前的计数+现在的计数的一个返回值
例子：
下面将之前的wordcount改变一些，实现单词的持续计数，不会每次都重新从0开始计数
package SparkStreamExer
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
/**
* 测试updateStateByKey 进行状态的累加
*/
object TestUpdateState {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//设置日志级别为ERROR，默认是INFO
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR)
//创建streamingContext对象,指定master为local[2]，意思是使用至少两个核心，即两个线程，一个用于发送数据，一个处理数据
val conf = new SparkConf().setAppName("streaming wordcount").setMaster("local[2]")
//这里指定conf对象，还有批处理的时间间隔为4秒，每4秒切一个rdd，然后处理.
val streamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(3))
//设置检查点，保存之前状态,需要保证目录不存在
streamingContext.checkpoint("hdfs://bigdata121:9000/sparkCheckpoint/spark-streaming")
//创建socketstream，接收数据，内部会自动切割成一个个rdd
val streamText = streamingContext.socketTextStream("bigdata121", 1234, StorageLevel.MEMORY_ONLY)
//切割数据，并添加计数对
val wordPair = streamText.flatMap(_.split(" ")).map((_,1))
//累加处理函数
val addFunc = (currentValues:Seq[Int], previousValue:Option[Int]) => {
//当前值累加
val currentSum = currentValues.sum
//取出之前的值.如果值不存在就返回0
val pre = previousValue.getOrElse(0)
//之前和现在的值相加
Option(pre + currentSum)
}
//更新，将旧计数更新为新计数状态
wordPair.updateStateByKey(addFunc).print()
//启动streamingContext,开始计算
streamingContext.start()
//等待任务结束
streamingContext.awaitTermination()
}
}运行这个demo的过程出现的报错：
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.io.Charsets说是没有org.apache.commons.io.Charsets 这个类，进去org.apache.commons.io看了下，果然没有，估计是包版本太旧了，没有这个类，百度了一下，2.5版本的有这个类，所以就在pom.xml添加上新的依赖
commons-io
commons-io
2.5
接着运行，OK了
2.3.3 foreachRDD
这个算子类似forech，但是操作的对象是整个rdd，不是rdd中的某些数据。
foreachRDD(RDD[T]=>Unit)
一般用于将rdd的结果写入其他存储中，比如hdfs，mysql等
下面有一个关于 foreachRDD和sql 的例子。2.4 窗口操作
应用场景：
一般用于统计最近N小时的数据，这样的应用的场景，这时候就需要窗口
2.4.1 原理
原理图：
图2.2 spark-streaming窗口操作
窗口其实就是DStream的基础上，再加上一个时间范围。如图所示，每当窗口滑过originalDStream时，落在窗口内的源RDD被组合并被执行操作以产生windowed DStream的RDD。在上面的例子中，操作应用于最近3个时间单位的数据，并以2个时间单位滑动。所以窗口操作比起普通的DStream操作，普通的DStream是一个个RDD处理，而窗口则是一个时间范围内的RDD一起处理。而且窗口是DStream再上一层的一个封装。
使用窗口的时候，有两个关键参数：
窗口长度（windowlength）：窗口的时间长度（上图的示例中为：3）
滑动间隔（slidinginterval）： 两次相邻的窗口操作的间隔（即每次滑动的时间长度）（上图示例中为：2）
而且要注意的一点是：这两个参数必须是源DStream的采样间隔的倍数（上图示例中为：1）。因为如果不是整数倍，就会导致窗口边缘会将一个rdd分隔成两份，这样是不行的，spark没办法处理半个rdd，rdd是不可分的。
2.4.2 窗口操作的相关算子
window(windowLength, slideInterval)
->基于源DStream产生的窗口化的批数据计算一个新的DStream
countByWindow(windowLength, slideInterval)
->返回流中元素的一个滑动窗口数
reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval)
->返回一个单元素流。利用函数func聚集滑动时间间隔的流的元素创建这个单元素流。函数必须是相关联的以使计算能够正确的并行计算。
reduceByKeyAndWindow(func, windowLength, slideInterval, [numTasks])
->应用到一个(K,V)对组成的DStream上，返回一个由(K,V)对组成的新的DStream。每一个key的值均由给定的reduce函数聚集起来。注意：在默认情况下，这个算子利用了Spark默认的并发任务数去分组。你可以用numTasks参数设置不同的任务数
reduceByKeyAndWindow(func, invFunc, windowLength, slideInterval, [numTasks])
->上述reduceByKeyAndWindow() 的更高效的版本，其中使用前一窗口的reduce计算结果递增地计算每个窗口的reduce值。这是通过对进入滑动窗口的新数据进行reduce操作，以及“逆减（inverse reducing）”离开窗口的旧数据来完成的。一个例子是当窗口滑动时对键对应的值进行“一加一减”操作。但是，它仅适用于“可逆减函数（invertible reduce functions）”，即具有相应“反减”功能的减函数（作为参数invFunc）。 像reduceByKeyAndWindow一样，通过可选参数可以配置reduce任务的数量。 请注意，使用此操作必须启用检查点。
countByValueAndWindow(windowLength, slideInterval, [numTasks])
->应用到一个(K,V)对组成的DStream上，返回一个由(K,V)对组成的新的DStream。每个key的值都是它们在滑动窗口中出现的频率。比较常用的是reduceByKeyAndWindow这个，常用于统计固定最近一段时间内的数据，比如统计最近1小时订单销售量。下面把这个算子应用到wordcount例子中。
2.4.3 例子
窗口大小为30s，每10s滑动一次窗口，并且对单词的计数是累加的
package SparkStreamExer
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
/**
* 测试updateStateByKey 进行状态的累加
*/
object TestUpdateState {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//设置日志级别为ERROR，默认是INFO
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR)
//创建streamingContext对象,指定master为local[2]，意思是使用至少两个核心，即两个线程，一个用于发送数据，一个处理数据
val conf = new SparkConf().setAppName("streaming wordcount").setMaster("local[2]")
//这里指定conf对象，还有批处理的时间间隔为4秒，每4秒切一个rdd，然后处理.
val streamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(1))
//设置检查点，保存之前状态,需要保证目录不存在
streamingContext.checkpoint("hdfs://bigdata121:9000/sparkCheckpoint/spark-streaming3")
//创建socketstream，接收数据，内部会自动切割成一个个rdd
val streamText = streamingContext.socketTextStream("bigdata121", 1234, StorageLevel.MEMORY_ONLY)
//切割数据，并添加计数对
val wordPair = streamText.flatMap(_.split(" ")).map((_,1))
//在这里添加一个窗口操作
val windowValue = wordPair.reduceByKeyAndWindow((x:Int,y:Int)=>x+y, Seconds(30), Seconds(10))
//累加处理函数
val addFunc = (currentValues:Seq[Int], previousValue:Option[Int]) => {
//当前值累加
val currentSum = currentValues.sum
//取出之前的值.如果值不存在就返回0
val pre = previousValue.getOrElse(0)
//之前和现在的值相加
Option(pre + currentSum)
}
//更新，将旧计数更新为新计数状态
//wordPair.updateStateByKey(addFunc).print()
windowValue.updateStateByKey(addFunc).print()
//启动streamingContext,开始计算
streamingContext.start()
//等待任务结束
streamingContext.awaitTermination()
}
}2.5 sql操作
package SparkStreamExer
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
/**
* 将streaming的DStream转为可以使用sql操作
*/
object StreamingAndSql {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//设置日志级别为ERROR，默认是INFO
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR)
val conf = new SparkConf().setAppName("streaming and sql").setMaster("local[2]")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(2))
val lines = ssc.socketTextStream("bigdata121",1234, StorageLevel.MEMORY_ONLY)
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
//需要将rdd转为df对象，才能用于spark sql操作
words.foreachRDD(rdd => {
//从rdd中获取conf配置，保证配置和rdd的配置一样
val spark = SparkSession.builder().config(rdd.sparkContext.getConf).getOrCreate()
import spark.sqlContext.implicits._
//rdd转为df，并指定列名
val df = rdd.toDF("word")
//创建视图并执行sql
df.createOrReplaceTempView("tmp1")
val resultDF = spark.sql("select word,count(1) from tmp1 group by word")
resultDF.show()
})
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}
2.6 checkpoint检查点
这个和rdd中类似，只不过streaming中是通过 StreamingContext对象进行checkpoint：
//创建streamingContext对象,指定master为local[2]，意思是使用至少两个核心，即两个线程，一个用于发送数据，一个处理数据
val conf = new SparkConf().setAppName("streaming wordcount").setMaster("local[2]")
//这里指定conf对象，还有批处理的时间间隔为4秒，每4秒切一个rdd，然后处理.
val streamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(1))
//设置检查点，保存之前状态,需要保证目录不存在
streamingContext.checkpoint("hdfs://bigdata121:9000/sparkCheckpoint/spark-streaming3")
三、streaming的数据源
3.1 基本数据源
文件流：textFileStream
套接字流：socketTextStream/sockeStream，前面已经讲过例子，这里不重复
RDD队列流：queueStream
1、textFileStream
通过监控文件系统的变化，若有新文件添加，则将它读入并作为数据流
需要注意的是：
这些文件具有相同的格式
这些文件通过原子移动或重命名文件的方式在dataDirectory创建
如果在文件中追加内容，这些追加的新数据也不会被读取。
例子：
package SparkStreamExer
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
object StreamingFromFile {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//设置日志级别为ERROR，默认是INFO
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR)
val conf = new SparkConf().setAppName("spark window operation").setMaster("local[2]")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(4))
val fileStream = ssc.textFileStream("G:\\test\\teststreaming")
fileStream.print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}
//==========================================================
2、queueStream
RDD队列流是从一个队列中读取RDD
例子：
package SparkStreamExer
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import scala.collection.mutable
object StreamingFromRDDQueue {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//设置日志级别为ERROR，默认是INFO
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR)
val conf = new SparkConf().setAppName("spark streaming rdd queue").setMaster("local[2]")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(4))
//创建队列
val rddQueue = new mutable.Queue[RDD[Int]]()
//队列中添加rdd
for (x<- 1 to 3) {
rddQueue += ssc.sparkContext.makeRDD(1 to 10)
}
//从队列读取rdd
val queueRdd = ssc.queueStream(rddQueue).map(_*2)
queueRdd.print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}3.2 高级数据源
高级数据源一般在生产中比较常用，很少使用spark直接监控数据的。常用的高级数据源有Kafka,Flume,Kinesis,Twitter等等。下面主要讲解flume
3.2.1flume
1、flume推送数据到计算节点
（1）首先配置flume的agent配置文件
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
# 监控目录
a1.sources.r1.type=TAILDIR
a1.sources.r1.filegroups=f1
a1.sources.r1.filegroups.f1=/opt/modules/apache-flume-1.8.0-bin/logs/.*
a1.sources.r1.fileHeader=true
a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=10000
a1.channels.c1.transactionCapacity=100
# 我这里是在ide中直接运行spark程序，所以flume数据直接推导windows主机上
a1.sinks.k1.type=avro
a1.sinks.k1.hostname=192.168.50.1
a1.sinks.k1.port=1234
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1（2）spark代码
pom.xml
4.0.0
SparkDemo
SparkDemoTest
1.0-SNAPSHOT
UTF-8
2.1.0
2.11.8
2.7.3
org.apache.spark
spark-core_2.11
2.1.0
org.apache.spark
spark-sql_2.11
2.1.0
org.apache.spark
spark-hive_2.11
2.1.0
provided
org.apache.spark
spark-streaming_2.11
2.1.0
org.apache.spark
spark-mllib_2.11
2.1.0
runtime
org.apache.hadoop
hadoop-client
${hadoop.version}
org.apache.spark
spark-streaming-kafka_2.11
1.6.3
mysql
mysql-connector-java
8.0.12
junit
junit
4.12
org.apache.hive
hive-jdbc
1.2.1
log4j
log4j
1.2.17
org.apache.flume
flume-ng-core
1.8.0
org.apache.flume
flume-ng-sdk
1.8.0
org.apache.flume
flume-ng-configuration
1.8.0
org.apache.spark
spark-streaming-flume_2.11
2.1.0
org.apache.spark
spark-streaming-flume-sink_2.11
2.1.0
commons-io
commons-io
2.5
org.scala-tools
maven-scala-plugin
2.15.2
compile
testCompile
maven-compiler-plugin
3.6.0
1.8
1.8
org.apache.maven.plugins
maven-surefire-plugin
2.19
true
依赖这里，方便起见，直接添加flume和spark的全部依赖，自己到maven的官方库上搜索，然后添加就可以。接着最重要的是 spark使用flume的依赖的spark-streaming-flume 这个包，不要漏了。如果在集群中运行，记得将这个包放到spark的jars目录下代码：
package SparkStreamExer
import org.apache.flume.source.avro.AvroFlumeEvent
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.flume.FlumeUtils
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
object StreamingFromFlume {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//设置日志级别为ERROR，默认是INFO
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR)
val conf = new SparkConf().setAppName("spark streaming from flume").setMaster("local[2]")
conf.registerKryoClasses(Array())
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(4))
//创建flumeevent，接收从flume push来的数据
val flumeDStream = FlumeUtils.createStream(ssc, "192.168.50.1", 1234, StorageLevel.MEMORY_ONLY)
val eventDStream = flumeDStream.map(event => {
(event.event.getHeaders.toString,new String(event.event.getBody.array()))
})
eventDStream.print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}（3）启动：
先启动spark程序，直接在ide中运行。
接着启动flume：flume-ng agent --conf conf --name a1 --conf-file conf/flume-spark.properties -Dflume.root.logger=INFO,console
然后自己在监控目录下修改文件，或者添加文件。
接着查看ide中输出的数据2、spark从flume拉取数据
这种方式比起第一种方式要更加灵活，可扩展性高。
（1）flume配置文件
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
a1.sources.r1.type=TAILDIR
a1.sources.r1.filegroups=f1
a1.sources.r1.filegroups.f1=/opt/modules/apache-flume-1.8.0-bin/logs/.*
a1.sources.r1.fileHeader=true
a1.channels.c1.type=memory
a1.channels.c1.capacity=10000
a1.channels.c1.transactionCapacity=100
# 这里使用spark自己实现的一个sink
a1.sinks.k1.type=org.apache.spark.streaming.flume.sink.SparkSink
a1.sinks.k1.hostname=192.168.50.121
a1.sinks.k1.port=1234
a1.sources.r1.channels=c1
a1.sinks.k1.channel=c1另外，需要将spark-streaming-flume-sink_2.11-2.1.0.jar 这个jar包添加到flume的lib目录下，这是上面使用的SparkSink所在的jar包。可以自己在idea中添加这个依赖，然后下载，接着到本地仓库目录复制到flume的lib下。
（2）代码
pom.xml
和上面类似，只是多了
org.apache.spark
spark-streaming-flume-sink_2.11
2.1.0
这个依赖 代码：
package SparkStreamExer
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.flume.FlumeUtils
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
object FromFlumePull {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//设置日志级别为ERROR，默认是INFO
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR)
val conf = new SparkConf().setAppName("flume through spark sink").setMaster("local[2]")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(4))
//创建 poll streaming，从flume拉取数据到本地处理
val flumePollingStream = FlumeUtils.createPollingStream(ssc, "bigdata121", 1234, StorageLevel.MEMORY_ONLY)
/**
* 这里要注意：
* event.event.getBody.array() 不要直接 toString，解析处理的字符串只是[class name]@[hashCode]的形式
* 应该用 New string(event.event.getBody.array()) 这样会根据默认编解码规则给bytes字符串解码
* 因为传输过来的是bytes数据
*/
flumePollingStream.map(event=>{
(event.event.getHeaders.toString, new String(event.event.getBody.array()))
}).print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}（3）启动
启动方式和上面类似，这里不重复。
（4）遇到的问题
问题1：
已经将spark-streaming-flume-sink_2.11.jar包放到flume的lib目录下，flume的agent启动时报错：
29 Aug 2019 17:59:31,838 WARN [Spark Sink Processor Thread - 10] (org.apache.spark.streaming.flume.sink.Logging$class.logWarning:80) - Error while processing transaction.
java.lang.IllegalStateException: begin() called when transaction is OPEN!
at com.google.common.base.Preconditions.checkState(Preconditions.java:145)
at org.apache.flume.channel.BasicTransactionSemantics.begin(BasicTransactionSemantics.java:131)
at org.apache.spark.streaming.flume.sink.TransactionProcessor$$anonfun$populateEvents$1.apply(TransactionProcessor.scala:114)
at org.apache.spark.streaming.flume.sink.TransactionProcessor$$anonfun$populateEvents$1.apply(TransactionProcessor.scala:113)
at scala.Option.foreach(Option.scala:236)
at org.apache.spark.streaming.flume.sink.TransactionProcessor.populateEvents(TransactionProcessor.scala:113)
at org.apache.spark.streaming.flume.sink.TransactionProcessor.call(TransactionProcessor.scala:243)
at org.apache.spark.streaming.flume.sink.TransactionProcessor.call(TransactionProcessor.scala:43)
at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
重点在：java.lang.IllegalStateException: begin() called when transaction is OPEN!
有可能是flume的一些jar包的问题，具体还不清楚。屡次报这个错，最后看了看flume的lib下的scala包
scala-library-2.10.5.jar
是这个版本，我放进去的sparksink包是基于 scala 2.11.8的，所以我在想是不是scala library包版本不对，所以从spark的jar目录下拷贝scala-library-2.11.8.jar 这个包过去flume下，将原来的重命名，不让flume使用旧的。
接着重新启动flume agent，正常运行。
所以这个问题是因为依赖包版本不对应的问题发生的。问题2：
读取body的时候，直接toString和new String有区别，前者乱码，后者还原原本字符串
toString()与new String ()用法区别
str.toString是调用了b这个object对象的类的toString方法。一般是返回这么一个String：[class name]@[hashCode]。
new String(str)是根据parameter是一个字节数组，使用Java虚拟机默认的编码格式，将这个字节数组decode为对应的字符。若虚拟机默认的编码格式是ISO-8859-1，按照ascii编码表即可得到字节对应的字符。
什么时候用什么方法呢？
new String（）一般使用字符转码的时候,byte[]数组的时候
toString（）将对象打印的时候使用