Spark Streaming小结

概述

Spark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强这两个特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如：map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在很多地方，如HDFS，数据库等。另外Spark Streaming也能和MLlib（机器学习）以及Graphx完美融合。

其内部工作方式如下：

Word Count示例

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

private static final Pattern SPACE = Pattern . compile ( " " ) ; public static void main ( String [ ] args ) {      StreamingExamples . setStreamingLogLevels ( ) ;        JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext ( "local[2]" ,            "JavaNetworkWordCount" , new Duration ( 10000 ) ) ;      jssc . checkpoint ( "." ) ; //使用updateStateByKey()函数需要设置checkpoint      //打开本地的端口9999      JavaReceiverInputDStream < String > lines = jssc . socketTextStream ( "localhost" , 9999 ) ;      //按行输入，以空格分隔      JavaDStream < String > words = lines . flatMap ( line -> Arrays . asList ( SPACE . split ( line ) ) ) ;      //每个单词形成pair，如（word，1）      JavaPairDStream < String , Integer > pairs = words . mapToPair ( word -> new Tuple2 <> ( word , 1 ) ) ;      //统计并更新每个单词的历史出现次数      JavaPairDStream < String , Integer > counts = pairs . updateStateByKey ( ( values , state ) -> {          Integer newSum = state . or ( 0 ) ;          for ( Integer i : values ) {              newSum += i ;          }          return Optional . of ( newSum ) ;      } ) ;      counts . print ( ) ;      jssc . start ( ) ;      jssc . awaitTermination ( ) ; }

启动Netcat

1	$ nc - lk 9999

启动Spark Streaming Application

若在本地调试，可在IDE中启动，否则，用如下命令启动：

1	$ . / bin / run - example org . apache . spark . examples . streaming . JavaNetworkWordCount localhost 9999

测试

输入：

1 2 3

hello world hello spark hello yurnom

结果：

1 2 3 4 5 6 7

-- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- - Time : 1407741020000 ms -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- - ( yurnom , 1 ) ( hello , 3 ) ( world , 1 ) ( spark , 1 )

DStream

Discretized Stream是Spark Streaming的基础抽象，代表持续性的数据流和经过各种Spark原语操作后的结果数据流。在内部实现上，DStream由连续的序列化RDD来表示。每个RDD含有一段时间间隔内的数据，如下图：

对数据的操作也是按照RDD为单位来进行的，如下图所示：

上图下方的RDD都是通过Spark高级原语的转换而来，计算过程由Spark engine来完成。

Operations

DStream上的原语与RDD的类似，分为Transformations（转换）和Output Operations（输出）两种，此外转换操作中还有一些比较特殊的原语，如：updateStateByKey()、transform()以及各种Window相关的原语。

UpdateStateByKey Operation

UpdateStateByKey原语用于记录历史记录，上文中Word Count示例中就用到了该特性。若不用UpdateStateByKey来更新状态，那么每次数据进来后分析完成后，结果输出后将不在保存。如，若将上文代码示例中的第15行若替换为：

1	JavaPairDStream < String , Integer > counts = pairs . reduceByKey ( ( i1 , i2 ) -> ( i1 + i2 ) ) ;

那么输入：hellow world，结果则为：(hello,1)(world,1)，然后输入hello spark，结果则为(hello,1)(spark,1)。也就是不会保留上一次数据处理的结果。

使用UpdateStateByKey原语需要用于记录的State，可以为任意类型，如上例中即为Optional类型；此外还需要更新State的函数，可参考Word Count示例中的15-20行。

Transform Operations

Transform()原语允许DStream上执行任意的RDD-to-RDD函数。通过该函数可以方便的扩展Spark API。此外，本篇开头所提到的MLlib（机器学习）以及Graphx也是通过本函数来进行结合的。官方示例：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

import org . apache . spark . streaming . api . java . * ; // RDD containing spam information final JavaPairRDD < String , Double > spamInfoRDD = jssc . sparkContext ( ) . newAPIHadoopRDD ( . . . ) ;   JavaPairDStream < String , Integer > cleanedDStream = wordCounts . transform (    new Function < JavaPairRDD < String , Integer > , JavaPairRDD < String , Integer >> ( ) {      @ Override public JavaPairRDD < String , Integer > call ( JavaPairRDD < String , Integer > rdd ) throws Exception {        rdd . join ( spamInfoRDD ) . filter ( . . . ) ; // join data stream with spam information to do data cleaning        . . .      }    } ) ;

Window Operations

Window Operations有点类似于Storm中的State，可以设置窗口的大小和滑动窗口的间隔来动态的获取当前Steaming的允许状态。如下图所示：

如以下代码表示，每10秒钟处理最近30秒钟中的数据。

1 2 3

JavaPairDStream < String , Integer > windowedWordCounts =        pairs . reduceByKeyAndWindow ( ( a , b ) -> ( a + b ) ,              new Duration ( 30000 ) , new Duration ( 10000 ) ) ;

Window相关API有：

• window(windowLength, slideInterval)
• countByWindow(windowLength, slideInterval)
• reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval)
• reduceByKeyAndWindow(func, windowLength, slideInterval, [numTasks])
• reduceByKeyAndWindow(func, invFunc, windowLength, slideInterval, [numTasks])
• countByValueAndWindow(windowLength, slideInterval, [numTasks])

Output Operations

当某个Output Operations原语被调用时，stream才会开始真正的计算过程。现阶段支持的Output方式有以下几种：

• print()
• foreachRDD(func)
• saveAsObjectFiles(prefix, [suffix])
• saveAsTextFiles(prefix, [suffix])
• saveAsHadoopFiles(prefix, [suffix])

其它特性

输入源

除了前文中Word Count示例中用到的TCP套接字连接连接作为输入源以外，Spark Streaming还可以使用很多其它的输入源。例如对于文件，可以这样处理：

1	jssc . fileStream ( dataDirectory ) ;

Spark Streaming将会监控该文件夹，要使用该特性，需要注意以下几点：

• 该文件夹下的所有文件必须有相同的数据格式
• 在该文件夹下创建文件的方式必须是原子性的移动或重命名的方式，不可以先创建文件后在进行写入
• 所有文件夹下的文件不可进行改动

其它数据源的使用可以参考Spark安装包中的examples文件夹中的streaming部分。同样对于特殊的数据输入源，可以进行定制。

监控

一般来说，使用Spark自带的Web UI就能满足大部分的监控需求。对于Spark Streaming来说，以下两个度量指标尤为重要（在Batch Processing Statistics标签下）：

• Processing Time：处理每个batch的时间
• Scheduling Delay：每个batch在队列中等待前一个batch完成处理所等待的时间

若Processing Time的值一直大于Scheduling Delay，或者Scheduling Delay的值持续增长，代表系统已经无法处理这样大的数据输入量了，这时就需要考虑各种优化方法来增强系统的负载。

持久化

与RDD一样，DStream同样也能通过persist()方法将数据流存放在内存中，这样做的好处是遇到需要多次迭代计算的程序时，速度优势十分的明显。而对于上文中提到的各种window原语，其默认的持久化策略就是保存在内存中。

当数据源来自于网络时（例如通过Kafka、Flume、sockets等等），默认的持久化策略是将数据保存在两台机器上，这也是为了容错性而设计的。

参考资料

• Spark Streaming Programming Guide
• Spark Programming Guide

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