09 DStream 的创建

DStream 的创建

1. 文件输入源

1.1 注意事项

1. 监控的⽂件夹内的所有⽂件必须有相同的数据集格式 。
2. 监控的⽬录下创建的⽂件必须是移动或者重命名得到的，如果修改已经存在的⽂件的内容则⽆法被监控到。
3. ⼀旦⽂件创建成功, 则不能去更改，所以, 如果在⽂件内追加内容, 追加的数据是不能被 Spark Streaming 读到的。
4. streamingContext.textFileStream(dataDirectory) 可以专⻔⽤来读取⽂本⽂件。

1.2 读取 HDFS 目录下的文件

1. 在 HDFS 上创建目录 /DStreamInput。

2. 在该目录下创建多个文本文件，在文件内添加一些文本内容。

3. 编写代码：

   import org.apache.spark.SparkConf
   import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
   import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
   
   object HDFSFile {
     def main(args: Array[String]): Unit = {
       val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("HDFSFile")
       // 1.创建 SparkStreaming 的入口对象
       val streamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(3))
       // 2.获取 HDFS 上的数据
       val input: DStream[String] = streamingContext.textFileStream("hdfs://hadoop101:9000/DStreamInput/")
       // 3.WordCount
       val output: DStream[(String, Int)] = input.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
       // 4.输出结果
       output.print()
       // 5.启动：开始接收数据并计算
       streamingContext.start()
       // 6.等待程序结束（手动退出 OR 出现异常）后退出主程序
       streamingContext.awaitTermination()
     }
   }
   

2. RDD 队列

1. 可以通过使用 streamingContext.queueStream(queueOfRDDs) 创建 DStream ，每一个推送到这个队列中的 RDD ，都会作为一个 DStream 处理。

2. 编写代码：

   import org.apache.spark.rdd.RDD
   import scala.collection.mutable
   import org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream
   import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
   import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
   
   
   object RDD2DStream {
     def main(args: Array[String]): Unit = {
       val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("RDD2DStream").setMaster("local[*]")
       // 1.创建 streamingContext 的入口对象
       val streamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(3))
       // 2.获取 sparkContext，为后续创建 RDD 做准备
       val sparkContext: SparkContext = streamingContext.sparkContext
       // 3.创建可变队列
       val RDDQueue: mutable.Queue[RDD[Int]] = mutable.Queue[RDD[Int]]()
       // 4.获取DStream
       val input: InputDStream[Int] = streamingContext.queueStream(RDDQueue, false)
       // 5.输出结果
       input.print()
       // 6.启动
       streamingContext.start()
       // 7.创建 RDD 并入队
       for (i <- 1 to 5) {
         val rdd: RDD[Int] = sparkContext.makeRDD(Array(i))
         RDDQueue.enqueue(rdd)
       }
       // 8.等待程序结束（手动退出 OR 出现异常）后退出主程序
       streamingContext.awaitTermination()
     }
   }
   

3. 自定义数据源

1. 需要继承 Receiver，并实现 onStart、onStop 方法来自定义数据源采集。

2. 需求：自定义数据源，实现监控某个端口号，获取该端口号的内容。

3. 编写代码：

   3.1 自定义数据源

   import java.io.{BufferedReader, InputStreamReader}
   import java.net.Socket
   import java.nio.charset.StandardCharsets
   import org.apache.spark.storage.StorageLevel
   import org.apache.spark.streaming.receiver.Receiver
   
   object MySource {
     def apply(host: String, port: Int): MySource = new MySource(host, port)
   }
   
   class MySource(host: String, port: Int) extends Receiver[String](StorageLevel.MEMORY_ONLY) {
   
     /*接收器启动的时候调⽤该⽅法,
     这个函数内部必须初始化⼀些读取数据必须的资源
     该⽅法不能阻塞,
     所以,读取数据要在⼀个新的线程中进⾏. */
     override def onStart(): Unit = {
   
       // 启动一个新的线程来接收数据
       new Thread("Socket Receiver") {
         override def run(): Unit = {
           receive()
         }
       }.start()
   
       // 此方法用来接收数据
       def receive() = {
         val socket = new Socket(host, port)
         val reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream, StandardCharsets.UTF_8))
         var line: String = null
         // 当 receiver 没有关闭，且 reader 读到了数据则循环发送给 spark
         while (!isStopped() && (line = reader.readLine()) != null) {
           // 发送给 spark
           store(line)
         }
         // 循环结束，则关闭资源
         reader.close()
         socket.close()
   
         // 重启任务
         restart("trying to connect again")
       }
     }
   
     override def onStop(): Unit = {}
   }
   

   3.2 使用自定义数据源

   import org.apache.spark.SparkConf
   import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
   import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
   
   object MySourceDemo {
     def main(args: Array[String]): Unit = {
       val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("MySourceDemo")
       val streamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
       val input: ReceiverInputDStream[String] = streamingContext.receiverStream(MySource("localhost", 9999))
       val output: DStream[(String, Int)] = input.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
       output.print()
       streamingContext.start()
       streamingContext.awaitTermination()
     }
   }
   

4. Kafka 数据源

1. 需求：通过 Spark Streaming 从 Kafka 读取数据，并将读取到的数据做简单计算，最终打印结果。

2. 导入依赖

   <dependency> 
     <groupId>org.apache.sparkgroupId> 
     <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11artifactId> 
     <version>2.1.1version> 
   dependency>
   

3. 编写代码

   import org.apache.spark.SparkConf
   import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
   import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
   import org.apache.spark.storage.StorageLevel
   import org.apache.spark.streaming.dstream.ReceiverInputDStream
   
   object Kafka2DStream {
     def main(args: Array[String]): Unit = {
   
       // 1. 连接kafka需要的⽤到的⼀些参数
       val zookeeper = "hadoop101:2181,hadoop102:2181,hadoop103:2181"
       val group = "spark"
       val topic = "first"
       val numThreads = 3
   
       // 2. 创建 StreamingContext
       val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("Kafka2DStream").setMaster("local[*]")
       val streamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
   
       // 3. 创建 DStream
       val input: ReceiverInputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createStream(streamingContext, zookeeper, group, Map(topic -> numThreads), StorageLevel.MEMORY_ONLY)
   
       // 4. 对 KafkaStream操作
       input.print()
   
       // 5. 启动
       streamingContext.start()
       streamingContext.awaitTermination()
     }
   }