Spark Streaming 编程入门指南

Spark Streaming 是核心Spark API的扩展，可实现实时数据流的可伸缩，高吞吐量，容错流处理。可以从许多数据源（例如Kafka，Flume，Kinesis或TCP sockets）中提取数据，并且可以使用复杂的算法处理数据，这些算法用高级函数表示，如map、reduce、join和window。最后，可以将处理后的数据推送到文件系统，数据库和实时仪表板。实际上，可以在数据流上应用Spark的机器学习和图形处理算法。

在内部，它的工作方式如下。 Spark Streaming接收实时输入数据流，并将数据分成批次，然后由Spark引擎进行处理，以生成批次的最终结果流。

Spark Streaming提供了一种高级抽象，称为离散流或DStream，它表示连续的数据流。DStreams可以从Kafka、Flume和Kinesis等源的输入数据流创建，也可以通过在其他DStreams上应用高级操作创建。在内部，DStream表示为RDDs序列。

1. 了解Spark

Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的统一分析引擎

    

特性：

快

将工作负载运行速度提高100倍

Apache Spark使用最新的DAG调度程序，查询优化器和物理执行引擎，为批处理数据和流数据提供了高性能。

易用

可以使用Java，Scala，Python，R和SQL快速编写应用程序。

通用

结合SQL、流和复杂的分析

Spark为包括SQL和DataFrames，用于机器学习的MLlib，GraphX和Spark Streaming在内的一堆库提供支持。您可以在同一应用程序中无缝组合这些库。

到处运行

Spark可在Hadoop，Apache Mesos，Kubernetes，独立或云中运行。它可以访问各种数据源。

可以在EC2，Hadoop YARN，Mesos或Kubernetes上使用其独立集群模式运行Spark。访问HDFS，Alluxio，Apache Cassandra，Apache HBase，Apache Hive和数百种其他数据源中的数据。

2. 入门案例

统计单词出现的次数，这个例子在Hadoop中用MapReduce也写过。

JavaStreamingContext是java版的StreamingContext。它是Spark Streaming功能的主要入口点。它提供了从输入源创建JavaDStream和JavaPairDStream的方法。可以使用context.sparkContext访问内部的org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext。在创建和转换DStream之后，可以分别使用context.start()和context.stop()启动和停止流计算。

 1 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
 2     // Create a local StreamingContext with two working thread and batch interval of 1 second
 3     SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount");
 4     JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(1));
 5 
 6     // Create a DStream that will connect to hostname:port, like localhost:9999
 7     JavaReceiverInputDStream<String> lines = jssc.socketTextStream("localhost", 9999);
 8 
 9     // Split each line into words
10     JavaDStream<String> words = lines.flatMap(x -> Arrays.asList(x.split(" ")).iterator());
11 
12     // Count each word in each batch
13     JavaPairDStream<String, Integer> pairs = words.mapToPair(s -> new Tuple2<>(s, 1));
14     JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = pairs.reduceByKey((i1, i2) -> i1 + i2);
15 
16     // Print the first ten elements of each RDD generated in this DStream to the console
17     wordCounts.print();
18 
19     // Start the computation
20     jssc.start();
21     // Wait for the computation to terminate
22     jssc.awaitTermination();
23 }

3. 基本概念

3.1. Maven依赖

1 org.apache.spark
2     spark-streaming_2.12
3     2.4.5
4     provided
5 

为了从其它数据源获取数据，需要添加相应的依赖项spark-streaming-xyz_2.12。例如：

1 
2     org.apache.spark
3     spark-streaming-kafka-0-10_2.12
4     2.4.5
5 

3.2. 初始化StreamingContext

为了初始化一个Spark Streaming程序，必须创建一个StreamingContext对象，该对象是所有Spark Streaming功能的主要入口点。 

我们可以从SparkConf对象中创建一个JavaStreamingContext对象

1 import org.apache.spark.SparkConf;
2 import org.apache.spark.streaming.Duration;
3 import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
4 
5 SparkConf conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master);
6 JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(conf, new Duration(1000)); 

appName 参数是显示在集群UI上的你的应用的名字

master 参数是一个Spark、 Mesos 或 YARN 集群URL，或者也可以是一个特定的字符串“local[*]”表示以本地模式运行。实际上，当在集群上运行时，肯定不希望对在程序中对master进行硬编码，而希望通过spark-submit启动应用程序并在其中接收它。然而，对于本地测试，你可以传“local[*]”来运行Spark Streaming。

还可以从一个已存在的JavaSparkContext中创建一个JavaStreamingContext对象

1 import org.apache.spark.streaming.api.java.*;
2 
3 JavaSparkContext sc = ...   //existing JavaSparkContext
4 JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(sc, Durations.seconds(1));

在定义完context之后，必须做以下事情：

1. 通过创建input DStreams来定义input sources
2. 通过对DStreams应用transformation（转换）和output（输出）操作来定义流计算
3. 用streamingContext.start()来开始接收数据并处理它
4. 用streamingContext.awaitTermination()等待处理停止（手动停止或由于任何错误）
5. 用streamingContext.stop()可以手动停止

需要记住的点：

• 一旦启动上下文，就无法设置新的流计算或将其添加到该流计算中
• 上下文一旦停止，就无法重新启动
• 一个JVM中只能同时激活一个StreamingContext
• StreamingContext中的stop()也会停止SparkContext。但如果要仅停止StreamingContext的话，设置stop(false)
• 只要在创建下一个StreamingContext之前停止了上一个StreamingContext（不停止SparkContext），就可以将SparkContext重用于创建多个StreamingContext

3.3. DStreams（离散流）

Discretized Stream 或 DStream 是Spark Streaming提供的基本抽象。它表示一个连续的数据流，可以是从源接收的输入数据流，也可以是通过转换输入流生成的已处理数据流。在内部，DStream由一系列连续的RDD表示，这是Spark对不变的分布式数据集的抽象。DStream中的每个RDD都包含来自特定间隔的数据，如下图所示。 

在DStream上执行的任何操作都转换为对基础RDD的操作。例如，最简单的将一行句子转换为单词的例子中，flatMap操作应用于行DStream中的每个RDD，以生成单词DStream的RDD。如下图所示：

 

3.4. Input DStreams 和 Receivers

Input DStream是表示从源接收的输入数据流。在上图中，lines是输入DStream，因为它表示从netcat服务器接收的数据流。每一个输入DStream都关联着一个Receiver对象，该对象从源接收数据并将其存储在Spark的内存中以进行处理。

Spark Streaming提供了两类内置的streaming源：

• Basic sources ：直接在StreamingContext API中可用的源。例如，文件系统和socket连接
• Advanced sources ：像Kafka，Flume，Kinesis等这样的源，可通过额外的程序类获得 

如果要在流应用程序中并行接收多个数据流，则可以创建多个输入DStream。这将创建多个Receiver（接收器），这些接收器将同时接收多个数据流。重要的是要记住，必须为Spark Streaming应用程序分配足够的内核（或线程，如果在本地运行），以处理接收到的数据以及运行接收器。

需要记住的点：

• 在本地运行Spark Streaming程序时，请勿使用“ local”或“ local [1]”作为master URL。这两种方式均意味着仅一个线程将用于本地运行任务。如果使用的是基于接收器的输入DStream（例如套接字，Kafka，Flume等），则将使用单个线程来运行接收器，而不会留下任何线程来处理接收到的数据。 因此，在本地运行时，请始终使用“ local [n]”作为主URL，其中n>要运行的接收器数 
• 为了将逻辑扩展到在集群上运行，分配给Spark Streaming应用程序的内核数必须大于接收器数。 否则，系统将接收数据，但无法处理它。

Basic Sources 

为了从文件中读取数据，可以通过StreamingContext.fileStream[KeyClass, ValueClass, InputFormatClass]来创建一个DStream

例如：streamingContext.textFileStream(dataDirectory);

Spark Streaming将监视目录dataDirectory并处理在该目录中创建的所有文件

• 可以监视一个简单的目录，例如："hdfs://namenode:8040/logs/2017/*"。在这里，DStream将由目录中与模式匹配的所有文件组成。也就是说：它是目录的模式，而不是目录中的文件。
• 所有文件必须使用相同的数据格式
• 根据文件的修改时间而不是创建时间，将其视为时间段的一部分
• 一旦已经被处理后，在当前窗口中对文件的更改不会导致重新读取该文件。即：更新被忽略。

3.5. Transformations on DStreams

对DStreams做转换，与RDD相似，转换允许修改输入DStream中的数据。DStream支持普通Spark RDD上可用的许多转换。一些常见的方法如下：

map(func)	通过将源DStream的每个元素传递给函数func来处理并返回新的DStream
flatMap(func)	与map类似，但是每个输入项可以映射到0个或多个输出项
filter(func)	过滤
repartition(numPartitions)	通过创建更多或更少的分区来更改此DStream中的并行度
union(otherStream)	将源DStream和另一个DStream中的元素合并在一起，返回一个新的DStream。相当于SQL中的union
count()	返回元素的个数
reduce(func)	通过使用函数func（接受两个参数并返回一个）来聚合源DStream的每个RDD中的元素，从而返回一个单元素RDD的新DStream。
countByValue()	在类型为K的元素的DStream上调用时，返回一个新的（K，Long）形式的DStream，其中每个键的值是其在源DStream的每个RDD中的频率。
reduceByKey(func, [numTasks])	在一个（K，V）形式的DStream上调用时，返回一个新的（K，V）DStream，其中使用给定的reduce函数汇总每个键的值
join(otherStream, [numTasks])	在（K，V）和（K，W）两个DStream上调用时，返回一个新的（K，（V，W））DStream
cogroup(otherStream, [numTasks])	在（K，V）和（K，W）DStream上调用时，返回一个新的（K，Seq [V]，Seq [W]）元组的DStream
transform(func)	通过对源DStream的每个RDD应用RDD-to-RDD函数来返回新的DStream。这可用于在DStream上执行任意RDD操作。
updateStateByKey(func)	返回一个新的“state” DStream

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

其实，这次操作跟Java Stream很像

Window Operations（窗口操作）

Spark Streaming还提供了窗口计算，可以在数据的滑动窗口上应用转换。下图说明了此滑动窗口：

如图所示，每当窗口在源DStream上滑动时，就会对落入窗口内的源RDD进行操作，以生成窗口DStream的RDD。

任何窗口函数所必须的两个参数：

• 窗口的长度
• 滑到的频率（或者说时间间隔）

举个例子，我们来扩展前面的示例，假设我们想要每10秒在数据的最后30秒生成一次单词次数统计。为此，必须在数据的最后30秒内对（word，1）对的DStream对应用reduceByKey操作。

 1 import org.apache.spark.streaming.Durations;
 2 import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
 3 import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
 4 import scala.Tuple2;
 5 
 6 
 7 JavaDStream<String> words = lines.flatMap(x -> Arrays.asList(x.split(" ")).iterator());
 8 JavaPairDStream<String, Integer> pairs = words.mapToPair(s -> new Tuple2<>(s, 1));
 9 
10 // Reduce last 30 seconds of data, every 10 seconds
11 JavaPairDStream<String, Integer> windowedWordCounts = pairs.reduceByKeyAndWindow((i1, i2) -> i1 + i2, Durations.seconds(30), Durations.seconds(10));

一些常见的窗口操作如下。所有这些操作均采用上述两个参数：windowLength和slideInterval

window(windowLength, slideInterval)	返回基于源DStream的窗口批处理计算的新DStream
countByWindow(windowLength, slideInterval)	返回流中元素的滑动窗口数
reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval)	对窗口内的数据进行聚合操作
reduceByKeyAndWindow(func, windowLength, slideInterval, [numTasks])	在（K，V）DStream上调用时，返回新的（K，V）DStream，其中使用给定的reduce函数func在滑动窗口中的批处理上汇总每个键的值
reduceByKeyAndWindow(func, invFunc, windowLength, slideInterval, [numTasks])
countByValueAndWindow(windowLength, slideInterval, [numTasks])

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.6. Output Operations on DStreams

输出操作允许将DStream的数据输出到外部系统，例如数据库或文件系统。

 

流式应用程序必须24/7全天候运行，因此必须能够抵抗与应用程序逻辑无关的故障（例如，系统故障，JVM崩溃等）。为此，Spark Streaming需要将足够的信息检查点指向容错存储系统，以便可以从故障中恢复。检查点有两种类型的数据。

• 元数据检查点-将定义流计算的信息保存到HDFS等容错存储中。这用于从运行流应用程序的驱动程序的节点的故障中恢复。
• 数据检查点-将生成的RDD保存到可靠的存储中 

 

完整代码：

 1 package com.example.demo;
 2 
 3 import org.apache.spark.SparkConf;
 4 import org.apache.spark.streaming.Durations;
 5 import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
 6 import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
 7 import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
 8 import scala.Tuple2;
 9 
10 import java.util.Arrays;
11 import java.util.regex.Pattern;
12 
13 /**
14  * @author ChengJianSheng
15  */
16 public class JavaWordCount {
17 
18     private static final Pattern SPACE = Pattern.compile(" ");
19 
20     public static void main(String[] args) {
21         if (args.length < 1) {
22             System.err.println("Usage: JavaWordCount ");
23             System.exit(1);
24         }
25 
26         SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("JavaWordCount");
27         JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(1));
28 
29         JavaDStream<String> lines = jssc.textFileStream(args[0]);
30         JavaDStream<String> words = lines.flatMap(line -> Arrays.asList(SPACE.split(line)).iterator());
31         JavaPairDStream<String, Integer> ones = words.mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1));
32         JavaPairDStream<String, Integer> counts = ones.reduceByKey((i1, i2) -> i1 + i2);
33         counts.print();
34 
35         /*
36         JavaStreamingContext jsc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(1));
37         JavaDStream textFileStream = jsc.textFileStream("/data");
38         textFileStream.flatMap(line->Arrays.asList(line.split(" ")).iterator())
39                 .mapToPair(word->new Tuple2<>(word, 1))
40                 .reduceByKey((a,b)->a+b)
41                 .print();
42         jsc.start();
43         */
44     }
45 }

4. Docs

https://spark.apache.org/ 

https://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html