Spark学习---6、SparkStreaming（SparkStreaming概述、入门、Kafka数据源、DStream转换、输出、关闭）

这是本人的学习过程，看到的同道中人祝福你们心若有所向往，何惧道阻且长；
但愿每一个人都像星星一样安详而从容的，不断沿着既定的目标走完自己的路程；
最后想说一句君子不隐其短，不知则问，不能则学。
如果大家觉得我写的还不错的话希望可以收获关注、点赞、收藏（谢谢大家）

---

一、SparkStreaming概述

1.1 SparkStreaming是什么

SparkStreaming用于流式数据的处理。
（1）SparkS支持的数据输入源很多，例如kafka、Flume、HDFS等。
（2）数据输入可以用Spark的高度抽象原语如：map、Reduce、join、Window等进行运算
（3）而且结果也能保存在很多地方，例如HDFS、数据库等。

1.2 SparkStreaming架构原理

1.2.1 什么是DStream

SparkCore==>RDD
SparkSQL==>DataFrame、DataSet
SparkStreaming使用离散化流作为抽象表示，叫作DStream
DStream是随时间推移而受到的数据序列
在DStream是随时间推移而收到的数据都作为RDD存在，而DStream是由这些RDD所组成的序列（因此被称为离散化）。
所以，简单来说，DStream就是对RDD的实时数据处理场景的一种封装。

1.2.2 架构图

1、整体架构图

2、SparkStreaming架构图

1.2.3 背压机制

1、Spark1.5 以前的版本：
用户可以通过设置静态配置参数“spark.streaming.receiver.maxRate”的值来限制Receiver的数据接收速率。
优点：此举虽然可以通过限制接收速率，来适配当前的处理能力，防止内存溢出，但也会引入其它问题。
缺点：producer数据生产高于maxRate，当前集群处理能力也高于maxRate，这就会造成资源利用率下降等问题。
2、1.5版本及以后版本
Spark Streaming可以动态控制数据接收速率来适配集群数据处理能力。
背压机制（SparkStreaming Backpressure）：
更具JobScheduler反馈作业的执行信息来动态调整Receiver数据接受率。
通过属性“spark.streaming.backpressure.enabled”来控制是否启用背压机制，默认值是false，即不启用。

1.3 SparkStreaming特点

1、易用
2、容错
3、易整合到Spark体系

二、DStream入门

2.1 WordCount案例实操

1、需求：使用netcat工具向9999端口不断的发送数据，通过SparkStreaming读取端口数据并统计不同单词出现的次数。

2、添加依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.sparkgroupId>
        <artifactId>spark-streaming_2.12artifactId>
        <version>3.3.0version>
    dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.apache.sparkgroupId>
        <artifactId>spark-core_2.12artifactId>
        <version>3.3.0version>
    dependency>
dependencies>

3、编写代码

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.streaming.Duration;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;

/**
 * @ClassName Test01_wordCount
 * @Description TODO
 * @Author Zouhuiming
 * @Date 2023/7/3 20:49
 * @Version 1.0
 */
public class Test01_wordCount {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //TODO 第一步 创建SparkConf对象
        SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Test01_wordCount");

        //TODO 第二步 创建JavaStreamingContext对象，并设置批次时间
        JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(3L));
        //TODO 第三步 地读取数据开始业务逻辑计算
        //1、对接数据源获取数据
        JavaReceiverInputDStream<String> lineDStream = ssc.socketTextStream("hadoop102", 44444);

        //2、切分
        JavaDStream<String> flatMapDStream = lineDStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public Iterator<String> call(String s) throws Exception {
                return Arrays.asList(s.split(" ")).iterator();
            }
        });

        //3、转换word->(word,1)
        JavaPairDStream<String, Integer> javaPairDStream = flatMapDStream.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
                return new Tuple2<>(s, 1);
            }
        });

        //4、统计单词个数
        JavaPairDStream<String, Integer> reduceByKeyDStream = javaPairDStream.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
                return v1 + v2;
            }
        });

        //5、输出结果
        reduceByKeyDStream.print();

        //TODO 第四步 启动阻塞进程
        ssc.start();
        ssc.awaitTermination();
    }
}

4、更改日志打印级别
如果不希望运行时打印大量日志，可以在resources文件夹中添加log4j2.properties文件，并添加日志配置信息。

# Set everything to be logged to the console 
rootLogger.level = ERROR 
rootLogger.appenderRef.stdout.ref = console  

# In the pattern layout configuration below, we specify an explicit `%ex` conversion 
# pattern for logging Throwables. If this was omitted, then (by default) Log4J would 
# implicitly add an `%xEx` conversion pattern which logs stacktraces with additional 
# class packaging information. That extra information can sometimes add a substantial 
# performance overhead, so we disable it in our default logging config. 
# For more information, see SPARK-39361. 
appender.console.type = Console 
appender.console.name = console 
appender.console.target = SYSTEM_ERR 
appender.console.layout.type = PatternLayout 
appender.console.layout.pattern = %d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n%ex  

# Set the default spark-shell/spark-sql log level to WARN. When running the 
# spark-shell/spark-sql, the log level for these classes is used to overwrite 
# the root logger's log level, so that the user can have different defaults 
# for the shell and regular Spark apps. 
logger.repl.name = org.apache.spark.repl.Main 
logger.repl.level = warn  
logger.thriftserver.name = org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver 
logger.thriftserver.level = warn  

# Settings to quiet third party logs that are too verbose 
logger.jetty1.name = org.sparkproject.jetty 
logger.jetty1.level = warn 
logger.jetty2.name = org.sparkproject.jetty.util.component.AbstractLifeCycle 
logger.jetty2.level = error 
logger.replexprTyper.name = org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper 
logger.replexprTyper.level = info 
logger.replSparkILoopInterpreter.name = org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter 
logger.replSparkILoopInterpreter.level = info 
logger.parquet1.name = org.apache.parquet 
logger.parquet1.level = error 
logger.parquet2.name = parquet 
logger.parquet2.level = error  

# SPARK-9183: Settings to avoid annoying messages when looking up nonexistent UDFs in SparkSQL with Hive support 
logger.RetryingHMSHandler.name = org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler 
logger.RetryingHMSHandler.level = fatal 
logger.FunctionRegistry.name = org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry 
logger.FunctionRegistry.level = error  

# For deploying Spark ThriftServer 
# SPARK-34128: Suppress undesirable TTransportException warnings involved in THRIFT-4805 
appender.console.filter.1.type = RegexFilter 
appender.console.filter.1.regex = .*Thrift error occurred during processing of message.* 
appender.console.filter.1.onMatch = deny appender.console.filter.1.onMismatch = neutral

5、启动程序并通过netcat发送数据（nc 再启动IEDA程序）：

2.2 WordCount解析

在SparkStreaming中，DataStream是基础抽象，代表这数据流和经过算子计算的结果流。SparkStreaming仍然是基于批处理的思想来处理流式数据的，在内部实现上，将每一批次的数据疯转为一个RDD，DStream就是一系列RDD的封装，接下来就是Spark引擎来对这些RDD进行转换。DStream中批次与批次之间计算相互独立。

3、kafka数据源

3.1 版本选型

1、ReceiverAPI：需要一个专门的Executor去接受数据，然后发生给其他的Executor做计算。
存在的问题：接受数据的Executor和计算的Executor速度会有所不同，特别在接受数据的Executor速度大于计算的Executor速度，会导致计算数据的节点内存溢出。
2、DirectAPI：是由计算的Executor来主动消费kafka的数据，速度由自身控制。

3.2 对接Kafka数据源

1、需求：通过SparkStreaming读取kafka某个主题的数据并输出打印到控制台。
2、添加依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.sparkgroupId>
        <artifactId>spark-streaming_2.12artifactId>
        <version>3.3.0version>
    dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.apache.sparkgroupId>
        <artifactId>spark-core_2.12artifactId>
        <version>3.3.0version>
dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.sparkgroupId>
    <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.12artifactId>
    <version>3.3.0version>
    dependency>
dependencies>

3、编写代码

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.common.protocol.types.Field;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import org.apache.spark.streaming.kafka010.*;
import scala.Tuple2;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;

/**
 * @ClassName Test02_kafkaDirectAuto
 * @Description TODO
 * @Author Zouhuiming
 * @Date 2023/7/3 21:05
 * @Version 1.0
 */
public class Test02_kafkaDirectAuto {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //1、创建配置对象
        SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Test02_kafkaDirectAuto");

        //2、创建JavaStreamingContext对象
        JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(3L));

        //3、业务逻辑

        //4、定义要消费的kafka主题
        ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
        topics.add("first");

        //5、定义kafka消费者配置以及创建消费者策略
        HashMap<String, Object> kafkaParams = new HashMap<>();
        kafkaParams.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092,hadoop103:9092");
        kafkaParams.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        kafkaParams.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());
        kafkaParams.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"ssID");
        kafkaParams.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,"latest");
        ConsumerStrategy<Object, Object> consumerStrategy = ConsumerStrategies.Subscribe(topics, kafkaParams);

        //6、对接kafka
        JavaInputDStream<ConsumerRecord<Object, Object>> kafkaDStream = KafkaUtils.createDirectStream(ssc, LocationStrategies.PreferConsistent(), consumerStrategy);

        //7、转换数据结构 consumerRecord==》consumerRecord.value
        JavaDStream<String> lineDStream =kafkaDStream.map(new Function<ConsumerRecord<Object, Object>, String>() {
            @Override
            public String call(ConsumerRecord<Object, Object> v1) throws Exception {
                return v1.value().toString();
            }
        });

        //8、切分数据
        JavaDStream<String> flatMapDStream = lineDStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public Iterator<String> call(String s) throws Exception {
                return Arrays.stream(s.split(" ")).iterator();
            }
        });

        //9、转换数据结构 word->(word,1)
        JavaPairDStream<String, Integer> mapToPairDStream = flatMapDStream.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
                return new Tuple2<>(s, 1);
            }
        });

        //10、按照key进行聚合value
        JavaPairDStream<String, Integer> reduceByKeyDStream = mapToPairDStream.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
                return v1 + v2;
            }
        });

        //11、打印结果输出流
        reduceByKeyDStream.print();


        //x. 启动并阻止线程
        ssc.start();
        ssc.awaitTermination();
    }
}

运行结果

4、DStream转换

DStream上的操作和RDD类型，分为转换和输出两种类型，此外转换操作中还有一些比较特殊的原语，如：transform()以及各种Window相关的原语。

4.1 无状态转换操作

无状态转换操作就是把RDD转换操作应用到DStream每个批次上，每个批次相互独立，自己算自己的。

4.1.1 常规无状态转换操作

DStream的部分无状态转换操作列表

函数名称	目的	函数类型
map()	对DStream中的每个元素应用给定函数，返回有各元素输出的元素组成的DStream	Function
flatMap()	对DStream中的每个元素应用给定函数，返回由各元素输出的迭代器组成的DStream	FlatMapFunction
filter()	返回由给定DStream中通过筛选的元素组成的DStream	Function
mapToPair()	改变DStream的分区数	PairFunction
reduceByKey()	将每个批次中键相同的记录规约	Function2

需要注意的是，尽管这些函数看起来像作用在整个流上一样，但事实上每个DStream在内部是由许多RDD批次组成，且无状态转换操作是分别应用到每个RDD（应该批次的数据）上。

4.2 窗口操作

4.2.1 WindowOperations

1、Window Operations：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Streaming的允许状态。
2、参数：所有基于窗口的操作都需要两个参数，分别为窗口时长以及滑动步长。
（1）窗口时长：计算内容的时间范围
（2）滑动步长：隔多久触发一次计算
注意：这两者都必须为采集批次大小的整数倍。

4.2.2 Window

1、基本语法
window(windowLength, slideInterval): 基于对源DStream窗口的批次进行计算返回一个新的DStream。
2、 需求：统计WordCount：3秒一个批次，窗口6秒，滑步3秒。
3、代码实现

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFlatMapFunction;
import org.apache.spark.streaming.Duration;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import scala.Tuple2;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;

/**
 * @ClassName Test03_SocketWindow
 * @Description TODO
 * @Author Zouhuiming
 * @Date 2023/7/3 21:27
 * @Version 1.0
 */
public class Test03_SocketWindow {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //1、创建SparkConf配置对象
        SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Test03_SocketWindow");

        //2、创建JavaStreamingContext对象，并且设置批次时间
        JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(3L));

        //3、编写业务逻辑

        // 3.1 对接数据源，获取数据
        JavaReceiverInputDStream<String> linesDStream = ssc.socketTextStream("hadoop102", 44443);

        // 3.2 切分数据并转换为kv
        JavaPairDStream<String, Integer> wordOneDStream = linesDStream.flatMapToPair(new PairFlatMapFunction<String, String, Integer>() {
            @Override
            public Iterator<Tuple2<String, Integer>> call(String s) throws Exception {
                Iterator<String> iterator = Arrays.asList(s.split(" ")).iterator();
                ArrayList<Tuple2<String, Integer>> resultList = new ArrayList<>();
                while (iterator.hasNext()) {
                    resultList.add(new Tuple2<>(iterator.next(), 1));
                }
                return resultList.iterator();
            }
        });

        //3.3 添加窗口：窗口大小6s，滑动步长为3s
        JavaPairDStream<String, Integer> windowDStream = wordOneDStream.window(Duration.apply(6000L), Duration.apply(3000L));

        //3.4 对开窗的数据流进行窗口计算
        JavaPairDStream<String, Integer> reduceByKeyDStream = windowDStream.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
                return v1 + v2;
            }
        });

        //3.5打印结果流
        reduceByKeyDStream.print();


        //4、启动并阻塞线程
        ssc.start();
        ssc.awaitTermination();
    }
}

运行结果：

因为添加了窗口，所以控制台打印了两次。

4、如果有多批数据进入窗口，最终也会通过window操作变成统一的RDD处理。

4.2.3 reduceByKeyAndWindow

1、基本语法
reduceByKeyAndWindow(func, windowLength, slideInterval, [numTasks])：
当在一个(K,V)对的DStream上调用此函数，会返回一个新(K,V)对的DStream，此处通过对滑动窗口中批次数据使用reduce函数来整合每个key的value值。
2、需求：统计WordCount：3秒一个批次，窗口6秒，滑步3秒。
3、代码编写

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFlatMapFunction;
import org.apache.spark.streaming.Duration;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import scala.Tuple2;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;

/**
 * @ClassName Test04_reduceByKeyAndWindow
 * @Description TODO
 * @Author Zouhuiming
 * @Date 2023/7/4 9:29
 * @Version 1.0
 */
public class Test04_reduceByKeyAndWindow {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //1、创建sparkConf配置对象
        SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Test04_reduceByKeyAndWindow");

        //2、创建JavaStreamingContext对象，并设置批次时间
        JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(conf, Duration.apply(3000L));

        //3、业务逻辑

        //3.1 对接数据源，获取数据
        JavaReceiverInputDStream<String> lineDStream = ssc.socketTextStream("hadoop102", 44442);

        //3.2 切分数据并转换为kv
        JavaPairDStream<String, Integer> flatMapToPairDStream = lineDStream.flatMapToPair(new PairFlatMapFunction<String, String, Integer>() {
            @Override
            public Iterator<Tuple2<String, Integer>> call(String s) throws Exception {
                Iterator<String> iterator = Arrays.stream(s.split(" ")).iterator();
                ArrayList<Tuple2<String, Integer>> result = new ArrayList<>();

                while (iterator.hasNext()) {
                    result.add(new Tuple2<>(iterator.next(), 1));
                }
                return result.iterator();
            }
        });

        //3.3 对数据流直接开窗计算
        JavaPairDStream<String, Integer> resultDStream = flatMapToPairDStream.reduceByKeyAndWindow(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
                return v1 + v2;
            }
        }, Duration.apply(6000L), Duration.apply(3000L));

        //3.4 打印结果流
        resultDStream.print();

        //4、启动并阻塞线程
        ssc.start();
        ssc.awaitTermination();
    }
}

运行结果：

因为添加了窗口，所以控制台打印了两次。

5、DStream输出

DStream通常将数据输出到外部数据库或屏幕上。
DStream与RDD中的惰性求值类似，如果一个DStream及派生出的DStream都没有执行输出操作，那么这些DStream就都不会被求值。如果StreamingContext中没有设定输出操作，整个Context就都不启动。
1、输出操作API如下：

saveAsTextFiles(prefix, [suffix])	以text文件形式存储这个DStream的内容。每一批次的存储文件名基于参数中的prefix和suffix。“prefix-Time_IN_MS[.suffix]”注意：以上操作都是每一批次写出一次，会产生大量小文件，在生产环境，很少使用
print()	在运行流程序的驱动结点上打印DStream中每一批次数据的最开始10个元素。这用于开发和调试
foreachRDD(func)	即将函数func用于产生DStream的每一个RDD。其中参数传入的函数func应该实现将每一个RDD中数据推送到外部系统，如将RDD存入文件或者写入数据库这是最通用的输出操作

在企业开发操作中通常采用foreachRDD()，它用来对DStream中的RDD进行任意计算。可以让我们访问任意的RDD。在foreachRDD()中，可以重用在Spark中实现的所以行动算子操作（action算子）。

2、案例需求：将端口数据流进行窗口计算，并将结果输出到mysql的test_result库中的result表中。

3、编写数据库连接工具类JDBCUtil

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;

/**
 * @ClassName JDBCUtil
 * @Description TODO
 * @Author Zouhuiming
 * @Date 2023/7/4 9:55
 * @Version 1.0
 */
public class JDBCUtil {
    public static Connection connection;
    public static Connection getConnection(String user,String password){
        try {
            //1、加载驱动类
            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");

            connection= DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://hadoop102:3306/test_result?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8",
                    user,
                    password);
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } catch (SQLException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        return connection;
    }

}

4、编写主类Test05_save对端口数据进行窗口计算并存储到MySQL中

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import org.apache.spark.streaming.Duration;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import scala.Tuple2;

import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;

/**
 * @ClassName Test05_Dave
 * @Description TODO
 * @Author Zouhuiming
 * @Date 2023/7/4 9:58
 * @Version 1.0
 */
public class Test05_Save {

    /**
     *① 连接不能写在Driver层面（序列化）
     * ② 如果写在foreach则每个RDD中的每一条数据都创建，得不偿失；
     * ③ 增加foreachPartition，在分区创建（获取）
     */
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //1、创建SparkConf配置对象
        SparkConf conf = new SparkConf();
        conf.setMaster("local[*]");
        conf.setAppName("Test05_Save");

        //2、创建JavaStreamContext对象，并设置批次时间
        JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(conf, Duration.apply(3000L));

        //3、读取数据开始业务逻辑计算
        //3.1 对接数据源
        JavaReceiverInputDStream<String> lineDStream = ssc.socketTextStream("hadoop102", 44442);

        //3.2 切分并转换为kv
        JavaPairDStream<String, Integer> flatMapToPairDStream = lineDStream.flatMapToPair(new PairFlatMapFunction<String, String, Integer>() {
            @Override
            public Iterator<Tuple2<String, Integer>> call(String s) throws Exception {
                Iterator<String> iterator = Arrays.stream(s.split(" ")).iterator();
                ArrayList<Tuple2<String, Integer>> resultList = new ArrayList<>();
                while (iterator.hasNext()) {
                    resultList.add(new Tuple2<>(iterator.next(), 1));
                }

                return resultList.iterator();
            }
        });

        //3.3 按照key聚合value
        JavaPairDStream<String, Integer> resultDStream = flatMapToPairDStream.reduceByKeyAndWindow(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
                return v1 + v2;
            }
        }, Duration.apply(6000L), Duration.apply(3000L));

        //3.4 将数据保存到mysql中
        resultDStream.foreachRDD(new VoidFunction<JavaPairRDD<String, Integer>>() {
            @Override
            public void call(JavaPairRDD<String, Integer> stringIntegerJavaPairRDD) throws Exception {
                stringIntegerJavaPairRDD.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String, Integer>>>() {
                    @Override
                    public void call(Iterator<Tuple2<String, Integer>> tuple2Iterator) throws Exception {
                        //TODO 在此处可创建JDBC连接，可在每个分区创建一个连接后，同一个分区重复使用
                        //3.4.1 创建数据库连接对象
                        Connection connection = JDBCUtil.getConnection("root", "123456");

                        //3.4.2 编写sql语句
                        String sql="insert into result values(?,?);";

                        //3.4.3 预编译sql语句
                        PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);

                        //3.4.4 结果数据集储存到MySQL中
                        while (tuple2Iterator.hasNext()){
                            //3.4.5 获取数据
                            Tuple2<String, Integer> valueKV = tuple2Iterator.next();
                            preparedStatement.setString(1,valueKV._1);
                            preparedStatement.setInt(2,valueKV._2);

                            //3.4.6 执行sql
                            preparedStatement.execute();

                        }
                        //3.4.7关闭资源
                        connection.close();
                    }
                });
            }
        });

        //4、启动并阻塞线程
        ssc.start();
        ssc.awaitTermination();
    }
}

运行结果：
输入

输出（MySQL中的数据）

注意：因为是开窗了所以有两份。

5、总结
（1）连接不能写在Driver层面（序列化）
（2）如果写在foreach则每个RDD中的每条数据都创建
（3）增加foreachPartition，在分区创建

6、优雅关闭

流式任务需要7*24小时执行，但是有时涉及到升级代码需要主动停止程序，但是分布式程序，没办法做到一个个进程去杀死，所以配置优雅的关闭就显得至关重要了。
关闭方式：创建子线程，在子线程中监听指定路径，如果出现目标文件夹（stopSpark）就控制内部程序关闭。

1、主程序

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import org.apache.spark.streaming.Duration;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import scala.Tuple2;

import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;

/**
 * @ClassName Test06_close
 * @Description TODO
 * @Author Zouhuiming
 * @Date 2023/7/4 10:46
 * @Version 1.0
 */
public class Test06_close {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //1、创建SparkConf对象
        SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Test06_close");

        //2、创建JavaStreamingContext对象并设置批次时间
        JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(conf, Duration.apply(3000L));

        //3、业务逻辑
        //3.1 对接数据源
        JavaReceiverInputDStream<String> lineDStream = ssc.socketTextStream("hadoop102", 44441);

        //3.2 切分并转换为kv
        JavaPairDStream<String, Integer> flatMapToPairDStream = lineDStream.flatMapToPair(new PairFlatMapFunction<String, String, Integer>() {
            @Override
            public Iterator<Tuple2<String, Integer>> call(String s) throws Exception {
                Iterator<String> iterator = Arrays.stream(s.split(" ")).iterator();
                ArrayList<Tuple2<String, Integer>> resultList = new ArrayList<>();
                while (iterator.hasNext()) {
                    resultList.add(new Tuple2<>(iterator.next(), 1));
                }

                return resultList.iterator();
            }
        });

        //3.3 按照key聚合value
        JavaPairDStream<String, Integer> resultDStream = flatMapToPairDStream.reduceByKeyAndWindow(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
                return v1 + v2;
            }
        }, Duration.apply(6000L), Duration.apply(3000L));

        //3.4 将结果保存到mysql中
        resultDStream.foreachRDD(new VoidFunction<JavaPairRDD<String, Integer>>() {
            @Override
            public void call(JavaPairRDD<String, Integer> stringIntegerJavaPairRDD) throws Exception {
                stringIntegerJavaPairRDD.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String, Integer>>>() {
                    @Override
                    public void call(Iterator<Tuple2<String, Integer>> tuple2Iterator) throws Exception {
                        //TODO 在此处可创建JDBC连接，可在每个分区创建一个JDBC连接对象后，重复使用
                        //3.4.1 创建数据库对象
                        Connection connection = JDBCUtil.getConnection("root", "123456");

                        //3.4.2 编写sql语句
                        String sql="insert into result values(?,?);";

                        //3.4.3 预编译sql语句
                        PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);

                        //3.4.4 将结果集储存到MySQL中
                        while (tuple2Iterator.hasNext()){
                            //3.4.5 获取数据
                            Tuple2<String, Integer> next = tuple2Iterator.next();
                            //3.4.6 向sql语句传参
                            preparedStatement.setString(1, next._1);
                            preparedStatement.setInt(2, next._2);

                            //3.4.7 执行sql语句
                            preparedStatement.execute();
                        }
                        connection.close();
                    }
                });
            }
        });

        //TODO 启动监控线程
        new Thread(new MonitorStopByDir(ssc)).start();

        //4、启动并阻塞线程
        ssc.start();
        ssc.awaitTermination();
    }
}

2、编辑监听类

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.spark.streaming.StreamingContextState;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;


/**
 * @ClassName MonitorStopByDir
 * @Description TODO
 * @Author Zouhuiming
 * @Date 2023/7/4 10:58
 * @Version 1.0
 */
public class MonitorStopByDir implements Runnable{
    private JavaStreamingContext ssc=null;

    public MonitorStopByDir(JavaStreamingContext ssc) {
        this.ssc = ssc;
    }

    /**
     * 监控程序：当指定的hdfs根目录下出现stopSpark文件夹，就停止ssc
     */

    @Override
    public void run() {

        try {
            //1、获取hdfs文件对象
            FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), new Configuration(), "zhm");
            //2、轮询
            while (true){
                Thread.sleep(5000);
                boolean isStop = fileSystem.exists(new Path("/stopSpark"));

                if (isStop){
                    if (ssc.getState()== StreamingContextState.ACTIVE){
                        ssc.stop(true,true);
                        System.exit(0);
                    }
                }
            }

        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } catch (URISyntaxException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }

    }
}

3、测试
（1）发送数据

（2）启动Hadoop集群，并且创建目录/stopSpark

（3）IDEA控制台

恭喜大家看完了小编的博客，希望你能够有所收获，我一直相信躬身自问和沉思默想会充实我们的头脑，希望大家看完之后可以多想想喽，编辑不易，求关注、点赞、收藏（Thanks♪(･ω･)ﾉ）。