Spark Streaming进阶

在前面Spark Streaming入门的基础上继续深入学习Spark Streaming

StreamingContext

初始化一个Spark Streaming程序时必须要创建StreamingContext作为程序的入口。
一旦StreamingContext定义好以后，就可以做如下的事情

定义输入源通过创建输入DStreams
定义流的操作使用transformation输出操作到Dsteams
开始接收数据和进行启动streamingContext.start()
等待进程的停止streamingContext.awaitTermination()或者手动停止streamingContext.stop().
注意事项：
StreamingContext启动后，新的流计算将部能被添加设置
StreamingContext停止在后，不能重启，可以把整个作业停掉，在重启。
只有一个StreamingContext被激活在JVM同一个时间点

输入DStream和Receiver

输入DStream(InputDStream/ReceiverInputDStream)

输入DStream代表了来自数据源的输入数据流。在之前的wordcount例子中，lines就是一个输入DStream（JavaReceiverInputDStream），代表了从netcat（nc）服务接收到的数据流。输入DStream分为InputDStream和ReceiverInputDStream两种，其中文件数据流(FileInputDStream)即是一个InputDStream，它监听本地或者HDFS上的新文件，然后生成RDD，其它输入DStream为ReceiverInputDStream类型，都会绑定一个Receiver对象。输入DStream是一个关键的组件，用来从数据源接收数据，并将其存储在Spark的内存中，以供后续处理。
Spark Streaming提供了两种内置的数据源支持；

基础数据源：StreamingContext API中直接提供了对这些数据源的支持，比如文件、socket、Akka Actor等。
高级数据源：诸如Kafka、Flume、Kinesis、Twitter等数据源，通过第三方工具类提供支持。这些数据源的使用，需要引用其依赖。
自定义数据源：我们可以自己定义数据源，来决定如何接受和存储数据。

Receiver

ReceiverInputDStream类型的输入流，都会绑定一个Receiver对象。整体流程如下

image.png

由于Receiver独占一个cpu core，所以ReceiverInputDStream类型的作业在本地启动时绝对不能用local或者local[1]，因为那样的话，只会给执行输入DStream的executor分配一个线程。而Spark Streaming底层的原理是，至少要有两条线程，一条线程用来分配给Receiver接收数据，一条线程用来处理接收到的数据。正确的做法时local[n],n>Receiver的数量。

Transformations on DStreams

Transformed DStream 是由其他DStream 通过非Output算子装换而来的DStream
例如例子中的lines通过flatMap算子转换生成了FlatMappedDStream:

    val words = lines.flatMap(_.split(" "))

其他的方法这里就不写了，不会的可以看看官网

Transformation其实和rdd里面的没有什么区别，多了下面两个：

image.png

在后面实战中通过代码详细讲解。

Output Operations on DStreams

输出操作允许将DStream的数据推送到外部系统，如数据库或文件系统。由于输出操作实际上允许外部系统使用转换后的数据，因此它们会触发所有DStream转换的实际执行（这里的Transform Operation也就是RDD中的action。）。这里有一个不同的：

image.png

案列

UpdateStateByKey算子的使用

这个算子的意思就是：统计你的streaming启动到现在为止的信息。
回顾入门课程中的wordcount案列，我们若第一次输入 a b c。经过处理后输入[a:1,b:1,c:1],第二次在输入a b c,同样输出[a:1,b:1,c:1]。那么怎么样实现累计加，输出[a:2,b:2,c:2]呢？此时就需要UpdateStateByKey来解决，如何使用？下面两步走

定义状态：状态可以是任意数据类型。
定义状态更新函数：使用函数指定如何使之前的状态更新为现在的状态。
代码如下

object UpdateStateByKey {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建SparkConf
    val conf=new SparkConf().setAppName("UpdateStateByKey").setMaster("local[2]")
    //通过conf 得到StreamingContext,底层就是创建了一个SparkContext
    val ssc=new StreamingContext(conf,Seconds(10))
//启用checkpoint（用户存储中间数据），需要设置一个支持容错 的、可靠的文件系统(如 HDFS、s3 等)目录来保存 checkpoint 数据,
ssc.checkpoint("/root/data/sparkStreaming_UpdateStateByKey_out")
    //通过socketTextStream创建一个DSteam
    val DStream=ssc.socketTextStream("192.168.30.130",9999)

    DStream.flatMap(_.split(",")).map((_,1))
      .updateStateByKey(updateFunction).print()

    ssc.start()  // 一定要写
    ssc.awaitTermination()
  }

  def updateFunction(currentValues: Seq[Int], preValues: Option[Int]): Option[Int] = {
    val curr = currentValues.sum
    val pre = preValues.getOrElse(0)
    Some(curr + pre)
  }
}

这里的updateFunction方法就是需要我们自己去实现的状态跟新的逻辑，currValues就是当前批次的所有值，preValue是历史维护的状态，updateStateByKey返回的是包含历史所有状态信息的DStream。

通过socket监听一个端口收集数据，存储到mysql中

数据库建表语句

create table wc(
word char(10),
count int
);

程序代码

object ForEachRDD {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
      val conf=new SparkConf().setAppName("ForEacheRDD").setMaster("local[2]")
      val ssc=new StreamingContext(conf,Seconds(10))

      val DStream=ssc.socketTextStream("192.168.30.130",9999)
      //wc
      val result=DStream.flatMap(x=>x.split(",")).map(x=>(x,1)).reduceByKey(_+_)

      //把结果写入到mysql
      //foreachRDD把函数作用在每个rdd上
      dstream.foreachRDD { rdd =>
           rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
          // ConnectionPool is a static, lazily initialized pool of connections
          val con=getConnection()
          partitionOfRecords.foreach(record => {
             val word=record ._1
             val count=record ._2.toInt
            //sql
            val sql=s"insert into wc values('$word',$count)"
            //插入数据
            val pstmt=con.prepareStatement(sql)
            pstmt.executeUpdate()
            //关闭
           pstmt.close()
            con.close()
        })
    }
  }
      ssc.start()
      ssc.awaitTermination()
  }
    def getConnection(): Connection={
      //加载驱动
      Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")
      //准备参数
      val url="jdbc:mysql://localhost:3306/spark"
      val username="root"
      val password="root"
      val con=DriverManager.getConnection(url,username,password)
       con
    }
}

可以把数据库插入部分替换为

     result.foreachRDD(rdd=>{
        rdd.foreach(x=>{
          val con=getConnection()
          val word=x._1
          val count=x._2.toInt
          //sql
          val sql=s"insert into wc values('$word',$count)"
          //插入数据
          val pstmt=con.prepareStatement(sql)
          pstmt.executeUpdate()
          //关闭
          pstmt.close()
          con.close()
        })
      })

这么做程序虽然也能执行成功，但针对的是每一个rdd都创建一个数据库连接，非常的消耗资源。用foreachPartition的好处是每一个分区创建一个连接，性能大大提升。
此时会有疑问，把获取数据库连接的代码放在rdd.foreach之前不久可以解决多次获取连接的问题了吗？这里绝对不能放在外面，因为放在外面会报序列化错误

image.png

原因是放在外面的代码执行在执行在driver端，数据库插入操作执行在worker端。这就涉及到了跨网络传输，肯定会出现序列化的问题。
程序优化：
这里把数据库连接放在连接池中更佳。

transform实现黑名单

上面提到transform的含义就是DStream和RDD之间的转换。
我们以模拟黑名单为例对数据进行过滤

object Transform {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf=new SparkConf().setAppName("Transform").setMaster("local[2]")
    val ssc=new StreamingContext(conf,Seconds(10))

    //黑名单
    val black=Array(
      "laowang",
      "lisi"
    )

    //读取数据生成rdd,方便rdd的join
    val blackRDD=ssc.sparkContext.parallelize(black).map(x=>(x,true))

    //输入数据
    //"1,zhangsan,20","2,lisi,30", "3,wangwu,40", "4,laowang,50"
    val DStream=ssc.socketTextStream("192.168.30.130",9999)
    val output=DStream.map(x=>(x.split(",")(1),x)).transform(rdd=>{
          rdd.leftOuterJoin(blackRDD).
            filter(x=>x._2._2.getOrElse(false)!=true).map(x=>x._2._1)
    })
    //输出
    output.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

窗口函数的使用

Spark Streaming还提供了窗口化计算，这些计算允许您在滑动的数据窗口上应用变换，主要用于每隔一个时间段计算一个时间段数据这种场景。那到底什么时滑动窗口呢，我看先看一幅图

image.png

如图所示，每当窗口在源DStream上滑动时，该窗口内的RDD被组合，每一次对三个time（自己设置的）进行计算，间隔两个time进行一次计算。所以要设置两个参数：

窗口长度 - 窗口的持续时间（图中的小框框）。
滑动间隔 - 执行窗口操作的时间间隔（图中每个框的间隔时间）。
如图所示就可能出现一个问题，设置的间隔太短就可能出现重复计算的可能，或者某些数据没有计算，这些也是很正常的。

需求：每隔3s计算过去5s字符出现的次数
此时把窗口长度设置为5，滑动间隔设置为3即可。

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
  * Created by grace on 2018/6/7.
  */
object WindowOperations {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf=new SparkConf().setAppName("WindowOperations").setMaster("local[2]")
    val ssc=new StreamingContext(conf,Seconds(1))

    val DStream=ssc.socketTextStream("192.168.30.130",9999)

    //wc
 DStream.flatMap(_.split(",")).map((_,1)).reduceByKeyAndWindow((a:Int,b:Int)=>(a+b),Seconds(5),Seconds(3)).print
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

整合spark sql进行操作

我们可以使用DataFrame和SQL来操作流式数据，但是你必须使用StreamingContext正在使用的SparkContext来创建SparkSession，如果driver出现了故障，只有这样才能重新启动。

object DataFrameAndSQLOperations {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf=new SparkConf().setAppName("DataFrameAndSQLOperations").setMaster("local[2]")
    val ssc=new StreamingContext(conf,Seconds(10))
    val DStream=ssc.socketTextStream("192.168.30.130",9999)
    val result=DStream.flatMap(_.split(","))
    result.foreachRDD(rdd=>{
      val spark =SparkSession.builder().config(rdd.sparkContext.getConf).getOrCreate()
      import spark.implicits._
      // Convert RDD[String] to DataFrame
      val wordsDataFrame = rdd.toDF("word")

      // Create a temporary view
      wordsDataFrame.createOrReplaceTempView("words")

      // Do word count on DataFrame using SQL and print it
      val wordCountsDataFrame =
        spark.sql("select word, count(*) as total from words group by word")
      wordCountsDataFrame.show()

    })


    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

Spark Streaming进阶

StreamingContext

输入DStream和Receiver

输入DStream(InputDStream/ReceiverInputDStream)

Receiver

Transformations on DStreams

Output Operations on DStreams

案列

UpdateStateByKey算子的使用

通过socket监听一个端口收集数据，存储到mysql中

transform实现黑名单

窗口函数的使用

整合spark sql进行操作

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