Spark编程实验四：Spark Streaming编程

目录

一、目的与要求

二、实验内容

三、实验步骤

1、利用Spark Streaming对三种类型的基本数据源的数据进行处理

2、利用Spark Streaming对Kafka高级数据源的数据进行处理

3、完成DStream的两种有状态转换操作

4、把DStream的数据输出保存到文本文件或MySQL数据库中

四、结果分析与实验体会

---

一、目的与要求

1、通过实验掌握Spark Streaming的基本编程方法；
2、熟悉利用Spark Streaming处理来自不同数据源的数据。
3、熟悉DStream的各种转换操作。
4、熟悉把DStream的数据输出保存到文本文件或MySQL数据库中。

二、实验内容

1、参照教材示例，利用Spark Streaming对三种类型的基本数据源的数据进行处理。 
2、参照教材示例，完成kafka集群的配置，利用Spark Streaming对Kafka高级数据源的数据进行处理，注意topic为你的姓名全拼。
3、参照教材示例，完成DStream的两种有状态转换操作。
4、参照教材示例，完成把DStream的数据输出保存到文本文件或MySQL数据库中。

三、实验步骤

1、利用Spark Streaming对三种类型的基本数据源的数据进行处理

（1）文件流

首先打开第一个终端作为数据流终端，创建一个logfile目录：

[root@bigdata zhc]# cd /home/zhc/mycode/sparkstreaming
[root@bigdata sparkstreaming]# mkdir logfile
[root@bigdata sparkstreaming]# cd logfile

然后打开第二个终端作为流计算终端，在“/logfile/”目录下面新建一个py程序：

[root@bigdata logfile]# vim FileStreaming.py

输入如下代码：

#/home/zhc/mycode/sparkstreaming/logfile/FileStreaming.py

from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.streaming import StreamingContext

conf = SparkConf()
conf.setAppName('TestDStream')
conf.setMaster('local[2]')
sc = SparkContext(conf = conf)
ssc = StreamingContext(sc, 10)
lines = ssc.textFileStream('file:///home/zhc/mycode/sparkstreaming/logfile')
words = lines.flatMap(lambda line: line.split(' '))
wordCounts = words.map(lambda x : (x,1)).reduceByKey(lambda a,b:a+b)
wordCounts.pprint()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

保存该文件并执行如下命令：

[root@bigdata logfile]# spark-submit FileStreaming.py 

然后我们进入数据流终端，在logfile目录下新建一个log2.txt文件，然后往里面输入一些英文语句后保存退出，再次切换到流计算终端，就可以看见打印出单词统计信息了。

（2）套接字流

1）使用套接字流作为数据源

继续在流计算端的sparkstreaming目录下创建一个socket目录，然后在该目录下创建一个NetworkWordCount.py程序：

[root@bigdata sparkstreaming]# mkdir socket
[root@bigdata sparkstreaming]# cd socket
[root@bigdata socket]# vim NetworkWordCount.py

输入如下代码：

#/home/zhc/mycode/sparkstreaming/socket/NetworkWordCount.py

from __future__ import print_function
import sys
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 3:
        print("Usage: NetworkWordCount.py  ", file=sys.stderr)
        exit(-1)
    sc = SparkContext(appName="PythonStreamingNetworkWordCount")
    ssc = StreamingContext(sc, 5)
    lines = ssc.socketTextStream(sys.argv[1], int(sys.argv[2]))
    counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a+b)
    counts.pprint()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

再在数据流终端启动Socket服务器端：

[root@bigdata logfile]# nc -lk 9999

然后再进入流计算终端，执行如下代码启动流计算：

[root@bigdata socket]# spark-submit NetworkWordCount.py localhost 9999

然后在数据流终端内手动输入一行英文句子后回车，多输入几次，流计算终端就会不断执行词频统计并打印出信息。

2）使用Socket编程实现自定义数据源

下面我们再前进一步，把数据源头的产生方式修改一下，不要使用nc程序，而是采用自己编写的程序产生Socket数据源。在数据流终端执行以下命令，编写DataSourceSocket.py文件：

[root@bigdata logfile]# cd /home/zhc/mycode/sparkstreaming/socket
[root@bigdata socket]# vim DataSourceSocket.py

输入如下代码：

#/home/zhc/mycode/sparkstreaming/socket/DataSourceSocket.py
import socket
# 生成socket对象
server = socket.socket()
# 绑定ip和端口
server.bind(('localhost', 9999))
# 监听绑定的端口
server.listen(1)
while 1:
    # 为了方便识别，打印一个“我在等待”
    print("I'm waiting the connect...")
    # 这里用两个值接受，因为连接上之后使用的是客户端发来请求的这个实例
    # 所以下面的传输要使用conn实例操作
    conn,addr = server.accept()
    # 打印连接成功
    print("Connect success! Connection is from %s " % addr[0])
    # 打印正在发送数据
    print('Sending data...')
    conn.send('I love hadoop I love spark hadoop is good spark is fast'.encode())
    conn.close()
    print('Connection is broken.')

继续在数据流终端执行如下命令启动Socket服务端：

[root@bigdata socket]# spark-submit DataSourceSocket.py

再进入流计算终端，执行如下代码启动流计算：

[root@bigdata socket]# spark-submit NetworkWordCount.py localhost 9999

（3）RDD队列流

继续在sparkstreaming目录下新建rddqueue目录并在该目录下创建RDDQueueStream.py程序：

[root@bigdata sparkstreaming]# mkdir rddqueue
[root@bigdata sparkstreaming]# cd rddqueue
[root@bigdata rddqueue]# vim RDDQueueStream.py

输入如下代码：

#/home/zhc/mycode/sparkstreaming/rddqueue/RDDQueueStreaming.py
import time
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
if __name__ == "__main__":
    sc = SparkContext(appName="PythonStreamingQueueStream")
    ssc = StreamingContext(sc, 2)
    #创建一个队列，通过该队列可以把RDD推给一个RDD队列流
    rddQueue = []
    for i in range(5):
        rddQueue += [ssc.sparkContext.parallelize([j for j in range(1, 1001)], 10)]
        time.sleep(1)
    #创建一个RDD队列流
    inputStream = ssc.queueStream(rddQueue)
    mappedStream = inputStream.map(lambda x: (x % 10, 1))
    reducedStream = mappedStream.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
    reducedStream.pprint()
    ssc.start()
    ssc.stop(stopSparkContext=True, stopGraceFully=True)

保存退出后，进入流计算终端再执行如下命令：

[root@bigdata rddqueue]# spark-submit RDDQueueStream.py

2、利用Spark Streaming对Kafka高级数据源的数据进行处理

此过程可以参照这篇博客的第四、五部分内容:

【数据采集与预处理】数据接入工具Kafka-CSDN博客https://blog.csdn.net/Morse_Chen/article/details/135273370?spm=1001.2014.3001.5501

3、完成DStream的两种有状态转换操作

说明：上面的词频统计程序NetworkWordCount.py采取了无状态转换操作。

（1）滑动窗口转换操作

在socket目录下创建WindowedNetworkWordCount.py程序并输入如下代码：

#/home/zhc/mycode/sparkstreaming/socket/WindowedNetworkWordCount.py
from __future__ import print_function
import sys
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 3:
        print("Usage: WindowedNetworkWordCount.py  ", file=sys.stderr)
        exit(-1)
    sc = SparkContext(appName="PythonStreamingWindowedNetworkWordCount")
    ssc = StreamingContext(sc, 10)
    ssc.checkpoint("file:///home/zhc/mycode/sparkstreaming/socket/checkpoint")
    lines = ssc.socketTextStream(sys.argv[1], int(sys.argv[2]))
    counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKeyAndWindow(lambda x, y: x + y, lambda x, y: x - y, 30, 10)
    counts.pprint()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

然后在数据流终端执执行如下命令运行nc程序：

[root@bigdata sparkstreaming]# cd /home/zhc/mycode/sparkstreaming/socket
[root@bigdata socket]# nc -lk 9999

然后再在流计算终端运行WindowedNetworkWordCount.py代码：

[root@bigdata socket]# spark-submit WindowedNetworkWordCount.py localhost 9999

这时，可以查看流计算终端内显示的词频动态统计结果，可以看到，随着时间的流逝，词频统计结果会发生动态变化。 

（2）updateStateByKey操作

在“/home/zhc/mycode/sparkstreaming/”路径下新建目录“/stateful”，并在该目录下新建代码文件NetworkWordCountStateful.py。

[root@bigdata sparkstreaming]# mkdir stateful
[root@bigdata sparkstreaming]# cd stateful
[root@bigdata stateful]# vim NetworkWordCountStateful.py

输入如下代码： 

#/home/zhc/mycode/sparkstreaming/stateful/NetworkWordCountStateful.py
from __future__ import print_function
import sys
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 3:
        print("Usage: NetworkWordCountStateful.py  ", file=sys.stderr)
        exit(-1)
    sc = SparkContext(appName="PythonStreamingStatefulNetworkWordCount")
    ssc = StreamingContext(sc, 1)
    ssc.checkpoint("file:///home/zhc/mycode/sparkstreaming/stateful/")           
    # RDD with initial state (key, value) pairs
    initialStateRDD = sc.parallelize([(u'hello', 1), (u'world', 1)]) 
    def updateFunc(new_values, last_sum):
        return sum(new_values) + (last_sum or 0) 
    lines = ssc.socketTextStream(sys.argv[1], int(sys.argv[2]))
    running_counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).updateStateByKey(updateFunc, initialRDD=initialStateRDD) 
    running_counts.pprint()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

在“数据源终端”，执行如下命令启动nc程序：

[root@bigdata stateful]# nc  -lk  9999

在“流计算终端”，执行如下命令提交运行程序：

[root@bigdata stateful]# spark-submit NetworkWordCountStateful.py localhost 9999

在数据源终端内手动输入一些单词并回车，再切换到流计算终端，可以看到已经输出了类似如下的词频统计信息： 

4、把DStream的数据输出保存到文本文件或MySQL数据库中

（1）把DStream输出到文本文件中

在stateful目录下新建NetworkWordCountStatefulText.py文件：

[root@bigdata stateful]# vim NetworkWordCountStatefulText.py

输入如下代码： 

#/home/zhc/mycode/sparkstreaming/stateful/NetworkWordCountStatefulText.py
from __future__ import print_function
import sys
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 3:
        print("Usage: NetworkWordCountStateful.py  ", file=sys.stderr)
        exit(-1)
    sc = SparkContext(appName="PythonStreamingStatefulNetworkWordCount")
    ssc = StreamingContext(sc, 1)
    ssc.checkpoint("file:///home/zhc/mycode/sparkstreaming/stateful/statefultext")
    # RDD with initial state (key, value) pairs
    initialStateRDD = sc.parallelize([(u'hello', 1), (u'world', 1)])
    def updateFunc(new_values, last_sum):
        return sum(new_values) + (last_sum or 0)
    lines = ssc.socketTextStream(sys.argv[1], int(sys.argv[2]))
    running_counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).updateStateByKey(updateFunc, initialRDD=initialStateRDD)
    running_counts.saveAsTextFiles("file:///home/zhc/mycode/sparkstreaming/stateful/statefultext/output")
    running_counts.pprint()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

在“数据源终端”，执行如下命令启动nc程序：

[root@bigdata stateful]# nc  -lk  9999

在“流计算终端”，执行如下命令提交运行程序：

[root@bigdata stateful]# spark-submit NetworkWordCountStatefulText.py localhost 9999

在数据源终端内手动输入一些单词并回车，再切换到流计算终端，可以看到已经输出了类似如下的词频统计信息：  

在“/home/zhc/mycode/sparkstreaming/stateful/statefultext”目录下便可查看到如下输出目录结果：

进入某个目录下，就可以看到类似part-00000的文件，里面包含了流计算过程的输出结果。

（2）把DStream写入到MySQL数据库中

首先启动MySQL数据库：

[root@bigdata stateful]# systemctl start mysqld.service
[root@bigdata stateful]# mysql -u root -p

然后创建spark数据库和wordcount表：

mysql> use spark;
mysql> create table wordcount (word char(20), count int(4));

然后再在终端安装python连接MySQL的模块：

[root@bigdata stateful]# pip3 install PyMySQL

在stateful目录并在该目录下创建NetworkWordCountStatefulDB.py文件： 

[root@bigdata stateful]# vim NetworkWordCountStatefulDB.py

输入如下代码： 

#/home/zhc/mycode/sparkstreaming/stateful/NetworkWordCountStatefulDB.py
from __future__ import print_function 
import sys 
import pymysql 
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext 
if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 3:
        print("Usage: NetworkWordCountStateful  ", file=sys.stderr)
        exit(-1)
    sc = SparkContext(appName="PythonStreamingStatefulNetworkWordCount")
    ssc = StreamingContext(sc, 1)
    ssc.checkpoint("file:///home/zhc/mycode/sparkstreaming/stateful/statefuldb")  
    # RDD with initial state (key, value) pairs
    initialStateRDD = sc.parallelize([(u'hello', 1), (u'world', 1)]) 
    def updateFunc(new_values, last_sum):
        return sum(new_values) + (last_sum or 0) 
    lines = ssc.socketTextStream(sys.argv[1], int(sys.argv[2]))
    running_counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).updateStateByKey(updateFunc, initialRDD=initialStateRDD) 
    running_counts.pprint() 
    def dbfunc(records):
        db = pymysql.connect(host="localhost",user="root",password="MYsql123!",database="spark")
        cursor = db.cursor() 
        def doinsert(p):
            sql = "insert into wordcount(word,count) values ('%s', '%s')" % (str(p[0]), str(p[1]))
            try:
                cursor.execute(sql)
                db.commit()
            except:
                db.rollback()
        for item in records:
            doinsert(item) 
    def func(rdd):
        repartitionedRDD = rdd.repartition(3)
        repartitionedRDD.foreachPartition(dbfunc)
    running_counts.foreachRDD(func)
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

在“数据源终端”，执行如下命令启动nc程序：

[root@bigdata stateful]# nc  -lk  9999

在“流计算终端”，执行如下命令提交运行程序：

[root@bigdata stateful]# spark-submit NetworkWordCountStatefulDB.py localhost 9999

在数据源终端内手动输入一些单词并回车，再切换到流计算终端，可以看到已经输出了类似如下的词频统计信息：

 

到MySQL终端便可以查看wordcount表中的内容：

mysql> select * from wordcount;

.......

四、结果分析与实验体会

        Spark Streaming是一个用于实时数据处理的流式计算框架，它基于 Apache Spark 平台，提供了高可靠性、高吞吐量和容错性强等特点。在进行 Spark Streaming 编程的实验中，掌握了Spark Streaming的基本编程方法；能够利用Spark Streaming处理来自不同数据源的数据以及DStream的各种转换操作；把DStream的数据输出保存到文本文件或MySQL数据库中。
        理解DStream：DStream 是 Spark Streaming 的核心概念，代表连续的数据流。在编程时，我们可以通过输入源（比如 Kafka、Flume、HDFS）创建一个 DStream 对象，并对其进行转换和操作。需要注意的是，DStream 是以时间片为单位组织数据的，因此在编写代码时要考虑时间窗口的大小和滑动间隔。
        适当设置批处理时间间隔：批处理时间间隔决定了 Spark Streaming 处理数据的粒度，过小的时间间隔可能导致频繁的任务调度和资源开销，而过大的时间间隔则可能造成数据处理延迟。因此，在实验中需要根据具体场景和需求来选择合适的时间间隔。
        使用合适的转换操作：Spark Streaming 提供了丰富的转换操作，如 map、flatMap、filter、reduceByKey 等，可以实现对数据流的转换和处理。在实验中，需要根据具体业务逻辑和需求选择合适的转换操作，并合理组合这些操作，以获取期望的结果。
        考虑容错性和数据丢失：Spark Streaming 具备很好的容错性，可以通过记录数据流的偏移量来保证数据不会丢失。在实验中，需要注意配置合适的容错机制，确保数据处理过程中的异常情况能够被恢复，并尽量避免数据丢失。
        优化性能和资源利用：对于大规模的实时数据处理任务，性能和资源利用是非常重要的。在实验中，可以通过调整并行度、合理设置缓存策略、使用广播变量等手段来提高性能和资源利用效率。
        总的来说，Spark Streaming 是一个功能强大且易用的流式计算框架，通过合理使用其提供的特性和操作，可以实现各种实时数据处理需求。在实验中，需要深入理解其原理和机制，并根据具体需求进行合理配置和优化，以获得良好的性能和结果。