SparkStreaming 窗口操作

Streaming提供了滑动窗口操作的支持，从而让我们可以对一个滑动窗口内的数据执行计算操作。每次掉落在窗口内的RDD的数据，会被聚合起来执行计算操作，然后生成的RDD，会作为window DStream的一个RDD。

网官图中所示，就是对每三秒钟的数据执行一次滑动窗口计算，这3秒内的3个RDD会被聚合起来进行处理，然后过了两秒钟，又会对最近三秒内的数据执行滑动窗口计算。所以每个滑动窗口操作，都必须指定两个参数，窗口长度以及滑动间隔，而且这两个参数值都必须是batch间隔的整数倍。

Spark Streaming对滑动窗口的支持，是比Storm更加完善和强大的。

image.png

SparkStreaming对滑动窗口支持的转换操作：

image.png

示例讲解：

maven

  
    UTF-8
    2.2.1
    1.8
    1.8
  

  
      org.apache.spark
      spark-core_2.11
      ${spark.version}
    

    
      org.apache.spark
      spark-streaming_2.11
      ${spark.version}
    

基础代码

package com.neusoft
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

object WordCount {
    def main(args: Array[String]): Unit = {

    // Create a StreamingContext with a local master
    // Spark Streaming needs at least two working thread
    val sc = new StreamingContext("local[2]", "NetworkWordCount", Seconds(10) )
        sc.checkpoint("hdfs://192.168.121.128:8020/demo1")
    // Create a DStream that will connect to serverIP:serverPort, like localhost:9999
    val lines = sc.socketTextStream("192.168.121.128", 9999)
    // Split each line into words
    // 以空格把收到的每一行数据分割成单词
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    // 在本批次内计单词的数目
    val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)
    // 打印每个RDD中的前10个元素到控制台
    wordCounts.print()
    sc.start()
    sc.awaitTermination()
    }
}

1、window(windowLength, slideInterval)

该操作由一个DStream对象调用，传入一个窗口长度参数，一个窗口移动速率参数，然后将当前时刻当前长度窗口中的元素取出形成一个新的DStream。

下面的代码以长度为3，移动速率为1截取源DStream中的元素形成新的DStream。

val windowWords = words.window(Seconds( 3 ), Seconds( 1))

image

基本上每秒输入一个字母，然后取出当前时刻3秒这个长度中的所有元素，打印出来。从上面的截图中可以看到，下一秒时已经看不到a了，再下一秒，已经看不到b和c了。表示a, b, c已经不在当前的窗口中。

2、 countByWindow(windowLength,slideInterval)

返回指定长度窗口中的元素个数。

代码如下，统计当前3秒长度的时间窗口的DStream中元素的个数：

val windowWords = words.countByWindow(Seconds( 3 ), Seconds( 1))

image

3、 reduceByWindow(func, windowLength,slideInterval)

类似于上面的reduce操作，只不过这里不再是对整个调用DStream进行reduce操作，而是在调用DStream上首先取窗口函数的元素形成新的DStream，然后在窗口元素形成的DStream上进行reduce。

val windowWords = words.reduceByWindow(_ + "-" + _, Seconds( 3) , Seconds( 1 ))

image

4、 reduceByKeyAndWindow(func,windowLength, slideInterval, [numTasks])

调用该操作的DStream中的元素格式为(k, v)，整个操作类似于前面的reduceByKey，只不过对应的数据源不同，reduceByKeyAndWindow的数据源是基于该DStream的窗口长度中的所有数据。该操作也有一个可选的并发数参数。

下面代码中，将当前长度为3的时间窗口中的所有数据元素根据key进行合并，统计当前3秒中内不同单词出现的次数。

val windowWords = pairs.reduceByKeyAndWindow((a:Int , b:Int) => (a + b) , Seconds(3 ) , Seconds( 1 ))

image

5、 reduceByKeyAndWindow(func, invFunc,windowLength, slideInterval, [numTasks])

这个窗口操作和上一个的区别是多传入一个函数invFunc。前面的func作用和上一个reduceByKeyAndWindow相同，后面的invFunc是用于处理流出rdd的。

在下面这个例子中，如果把3秒的时间窗口当成一个池塘，池塘每一秒都会有鱼游进或者游出，那么第一个函数表示每由进来一条鱼，就在该类鱼的数量上累加。而第二个函数是，每由出去一条鱼，就将该鱼的总数减去一。{在窗口长度长（比如10个批次），窗口间隔小（比如一个批次）的情况下计算更高效，只需减去离开窗口的数据，和加上进入窗口的数据即可，不用计算重复的部分（9个批次）}

 windowWords = pairs.reduceByKeyAndWindow((a: Int, b:Int ) => (a + b) , (a:Int, b: Int) => (a - b) , Seconds( 3 ), Seconds( 1 ))

下面是演示结果，最终的结果是该3秒长度的窗口中历史上出现过的所有不同单词个数都为0。

image

一段时间不输入任何信息，看一下最终结果

image

6、 countByValueAndWindow(windowLength,slideInterval, [numTasks])

类似于前面的countByValue操作，调用该操作的DStream数据格式为(K, v)，返回的DStream格式为(K, Long)。统计当前时间窗口中元素值相同的元素的个数。

val windowWords = words.countByValueAndWindow(Seconds( 3 ), Seconds( 1))

image

示例二：热点搜索词滑动统计，每隔10秒钟，统计最近60秒钟的搜索词的搜索频次，并打印出排名最靠前的3个搜索词以及出现次数

package com.spark.streaming
import org.apache.spark.streaming.Seconds 
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext 
import org.apache.spark.SparkConf

 /** * @author Ganymede */
 object WindowHotWordS {  
  def main(args: Array[String]): Unit = {  
    val conf = new SparkConf().setAppName("WindowHotWordS").setMaster("local[2]") //Scala中，创建的是StreamingContext 
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))  

    val searchLogsDStream = ssc.socketTextStream("spark1", 9999)  

    val searchWordsDStream = searchLogsDStream.map { searchLog => searchLog.split(" ")(1) }  

    val searchWordPairDStream = searchWordsDStream.map { searchWord => (searchWord, 1) } 
// reduceByKeyAndWindow
 // 第二个参数，是窗口长度，这是是60秒 
// 第三个参数，是滑动间隔，这里是10秒
 // 也就是说，每隔10秒钟，将最近60秒的数据，作为一个窗口，进行内部的RDD的聚合，然后统一对一个RDD进行后续计算 
// 而是只是放在那里
 // 然后，等待我们的滑动间隔到了以后，10秒到了，会将之前60秒的RDD，因为一个batch间隔是5秒，所以之前60秒，就有12个RDD，给聚合起来，然后统一执行reduceByKey操作
 // 所以这里的reduceByKeyAndWindow，是针对每个窗口执行计算的，而不是针对 某个DStream中的RDD // 每隔10秒钟，出来 之前60秒的收集到的单词的统计次数 
// 用法 不断输入 zhangsan java这样的name word
    val searchWordCountsDStream = searchWordPairDStream.reduceByKeyAndWindow((v1: Int, v2: Int) => v1 + v2, Seconds(60), Seconds(10))  

    val finalDStream = searchWordCountsDStream.transform(searchWordCountsRDD => {  
      val countSearchWordsRDD = searchWordCountsRDD.map(tuple => (tuple._2, tuple._1))  
      val sortedCountSearchWordsRDD = countSearchWordsRDD.sortByKey(false)  
      val sortedSearchWordCountsRDD = sortedCountSearchWordsRDD.map(tuple => (tuple._1, tuple._2))  
      val top3SearchWordCounts = sortedSearchWordCountsRDD.take(3) for (tuple <- top3SearchWordCounts) {  
        println("result : " + tuple)  //打印前三名的词
      }  

      searchWordCountsRDD  
    })  

    finalDStream.print()  //打印出窗口期全部单词

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

补充 Transform操作

Transform操作允许任意RDD-to-RDD类型的函数被应用在一个DStream上。通过它可以在DStream上使用任何没有在DStream API中暴露的任意RDD操作。