第88课：SparkStreaming从Flume Poll数据案例实战和内部源码解密

本期内容：

1、Spark Streaming on Polling from Flume实战

2、Spark Streaming on Polling from Flume源码

第一部分：

推模式(Flume push SparkStreaming) VS 拉模式（SparkStreaming poll Flume）

采用推模式：推模式的理解就是Flume作为缓存，存有数据。监听对应端口，如果服务可以链接，就将数据push过去。(简单，耦合要低)，缺点是SparkStreaming 程序没有启动的话，Flume端会报错，同时会导致Spark Streaming 程序来不及消费的情况。

采用拉模式：拉模式就是自己定义一个sink，SparkStreaming自己去channel里面取数据，根据自身条件去获取数据，稳定性好。

Flume poll 实战：

1.Flume poll 配置

进入http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-flume-integration.html官网，下载

spark-streaming-flume-sink_2.10-1.6.0.jar、scala-library-2.10.5.jar、commons-lang3-3.3.2.jar三个包：

 将下载后的三个jar包放入Flume安装lib目录：

 

配置Flume conf环境参数：

3、编写SparkStreamingPollDataFromFlume程序

public class SparkStreamingPollDataFromFlume {

	public static void main(String[] args) {
		
		/*
		 * 第一步：配置SparkConf：
		 * 1，至少2条线程：因为Spark Streaming应用程序在运行的时候，至少有一条
		 * 线程用于不断的循环接收数据，并且至少有一条线程用于处理接受的数据（否则的话无法
		 * 有线程用于处理数据，随着时间的推移，内存和磁盘都会不堪重负）；
		 * 2，对于集群而言，每个Executor一般肯定不止一个Thread，那对于处理Spark Streaming的
		 * 应用程序而言，每个Executor一般分配多少Core比较合适？根据我们过去的经验，5个左右的
		 * Core是最佳的（一个段子分配为奇数个Core表现最佳，例如3个、5个、7个Core等）；
		 */
		
		SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingPollDataFromFlume").setMaster("local[2]");
		
		/*
		 * 第二步：创建SparkStreamingContext：
		 * 1，这个是SparkStreaming应用程序所有功能的起始点和程序调度的核心
		 * SparkStreamingContext的构建可以基于SparkConf参数，也可基于持久化的SparkStreamingContext的内容
		 * 来恢复过来（典型的场景是Driver崩溃后重新启动，由于Spark Streaming具有连续7*24小时不间断运行的特征，
		 * 所有需要在Driver重新启动后继续上衣系的状态，此时的状态恢复需要基于曾经的Checkpoint）；
		 * 2，在一个Spark Streaming应用程序中可以创建若干个SparkStreamingContext对象，使用下一个SparkStreamingContext
		 * 之前需要把前面正在运行的SparkStreamingContext对象关闭掉，由此，我们获得一个重大的启发SparkStreaming框架也只是
		 * Spark Core上的一个应用程序而已，只不过Spark Streaming框架箱运行的话需要Spark工程师写业务逻辑处理代码；
		 */
		JavaStreamingContext jsc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(30));
		
		/*
		 * 第三步：创建Spark Streaming输入数据来源input Stream：
		 * 1，数据输入来源可以基于File、HDFS、Flume、Kafka、Socket等
		 * 2, 在这里我们指定数据来源于网络Socket端口，Spark Streaming连接上该端口并在运行的时候一直监听该端口
		 * 		的数据（当然该端口服务首先必须存在）,并且在后续会根据业务需要不断的有数据产生(当然对于Spark Streaming
		 * 		应用程序的运行而言，有无数据其处理流程都是一样的)； 
		 * 3,如果经常在每间隔5秒钟没有数据的话不断的启动空的Job其实是会造成调度资源的浪费，因为并没有数据需要发生计算，所以
		 * 		实例的企业级生成环境的代码在具体提交Job前会判断是否有数据，如果没有的话就不再提交Job；
		 */
		
		JavaReceiverInputDStream lines = FlumeUtils.createPollingStream(jsc, "192.168.11.133", 9999);
		
		/*
		 * 第四步：接下来就像对于RDD编程一样基于DStream进行编程！！！原因是DStream是RDD产生的模板（或者说类），在Spark Streaming具体
		 * 发生计算前，其实质是把每个Batch的DStream的操作翻译成为对RDD的操作！！！
		 *对初始的DStream进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
	     * 	第4.1步：讲每一行的字符串拆分成单个的单词
	     */
		JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<SparkFlumeEvent, String>() { //如果是Scala，由于SAM转换，所以可以写成val words = lines.flatMap { line => line.split(" ")}

			@Override
			public Iterable<String> call(SparkFlumeEvent event) throws Exception {
				String line = new String(event.event().getBody().array());
				return Arrays.asList(line.split(" "));
			}
		});
		
		 /*
	       * 第四步：对初始的DStream进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
	       * 	第4.2步：在单词拆分的基础上对每个单词实例计数为1，也就是word => (word, 1)
	       */
		JavaPairDStream<String, Integer> pairs = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {

			@Override
			public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception {
				return new Tuple2<String, Integer>(word, 1);
			}
		});
		
		 /*
	       * 第四步：对初始的DStream进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
	       * 	第4.3步：在每个单词实例计数为1基础之上统计每个单词在文件中出现的总次数
	       */
		JavaPairDStream<String, Integer> wordsCount = pairs.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() { //对相同的Key，进行Value的累计（包括Local和Reducer级别同时Reduce）
			
			@Override
			public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
				return v1 + v2;
			}
		});
		
		/*
		 *	此处的print并不会直接出发Job的执行，因为现在的一切都是在Spark Streaming框架的控制之下的，对于Spark Streaming
		 *	而言具体是否触发真正的Job运行是基于设置的Duration时间间隔的
		 *	
		 *	诸位一定要注意的是Spark Streaming应用程序要想执行具体的Job，对Dtream就必须有output Stream操作，
		 *	output Stream有很多类型的函数触发，类print、saveAsTextFile、saveAsHadoopFiles等，最为重要的一个
		 *	方法是foraeachRDD,因为Spark Streaming处理的结果一般都会放在Redis、DB、DashBoard等上面，foreachRDD
		 *	主要就是用用来完成这些功能的，而且可以随意的自定义具体数据到底放在哪里！！！
		 *
		 */
		wordsCount.print();
		
		/*
		 * Spark Streaming执行引擎也就是Driver开始运行，Driver启动的时候是位于一条新的线程中的，当然其内部有消息循环体，用于
		 * 接受应用程序本身或者Executor中的消息；
		 */
		jsc.start();
		
		jsc.awaitTermination();
		jsc.close();

	}

}

启动HDFS集群：

启动运行Flume：

启动eclipse下的应用程序：

copy测试文件hellospark.txt到Flume flume-conf.properties配置文件中指定的/usr/local/flume/tmp/TestDir目录下：

隔30秒后可以在eclipse程序控制台中看到上传的文件单词统计结果。

8、通过spark集群运行时注意添加完整依赖包

root@Master:/project/bin# vim start.sh 

$SPARK_HOME/bin/spark-submit --class com.dt.spark.SparkApps.sparkstreaming.SparkStreamingPollDataFromFlume \
        --master spark://Master:7077,Worker1:7077,Worker2:7077 \
	--driver-class-path ./flume/spark-streaming-flume_2.10-1.6.0.jar:./flume/spark-streaming-flume-sink_2.10-1.6.0.jar \
     --jars ./flume/spark-streaming-flume_2.10-1.6.0.jar,./flume/spark-streaming-flume-sink_2.10-1.6.0.jar \
     SparkApps.jar
--f
~   

第二部分：源码分析

1、创建createPollingStream （FlumeUtils.scala ）

注意：默认的存储方式是MEMORY_AND_DISK_SER_2

/**  * Creates an input stream that is to be used with the Spark Sink deployed on a Flume agent.  * This stream will poll the sink for data and will pull events as they are available.  * This stream will use a batch size of 1000 events and run 5 threads to pull data.  * @param hostname Address of the host on which the Spark Sink is running  * @param port Port of the host at which the Spark Sink is listening  * @param storageLevel Storage level to use for storing the received objects  */ def createPollingStream(
    ssc: StreamingContext,
    hostname: String,
    port: Int,
    storageLevel: StorageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2  ): ReceiverInputDStream[SparkFlumeEvent] = {
  createPollingStream(ssc, Seq(new InetSocketAddress(hostname, port)), storageLevel)
}

2、参数配置：默认的全局参数，private 级别配置无法修改

private val DEFAULT_POLLING_PARALLELISM = 5
private val DEFAULT_POLLING_BATCH_SIZE = 1000

/**  * Creates an input stream that is to be used with the Spark Sink deployed on a Flume agent.  * This stream will poll the sink for data and will pull events as they are available.  * This stream will use a batch size of 1000 events and run 5 threads to pull data.  * @param addresses List of InetSocketAddresses representing the hosts to connect to.  * @param storageLevel Storage level to use for storing the received objects  */ def createPollingStream(
    ssc: StreamingContext,
    addresses: Seq[InetSocketAddress],
    storageLevel: StorageLevel
  ): ReceiverInputDStream[SparkFlumeEvent] = {
  createPollingStream(ssc, addresses, storageLevel,
    DEFAULT_POLLING_BATCH_SIZE, DEFAULT_POLLING_PARALLELISM)
}

3、创建FlumePollingInputDstream对象

/**  * Creates an input stream that is to be used with the Spark Sink deployed on a Flume agent.  * This stream will poll the sink for data and will pull events as they are available.  * @param addresses List of InetSocketAddresses representing the hosts to connect to.  * @param maxBatchSize Maximum number of events to be pulled from the Spark sink in a  * single RPC call  * @param parallelism Number of concurrent requests this stream should send to the sink. Note  * that having a higher number of requests concurrently being pulled will  * result in this stream using more threads  * @param storageLevel Storage level to use for storing the received objects  */ def createPollingStream(
    ssc: StreamingContext,
    addresses: Seq[InetSocketAddress],
    storageLevel: StorageLevel,
    maxBatchSize: Int,
    parallelism: Int
  ): ReceiverInputDStream[SparkFlumeEvent] = {
  new FlumePollingInputDStream[SparkFlumeEvent](ssc, addresses, maxBatchSize,
    parallelism, storageLevel)
}

4、继承自ReceiverInputDstream并覆写getReciver方法，调用FlumePollingReciver接口

private[streaming] class FlumePollingInputDStream[T: ClassTag](
    _ssc: StreamingContext,
    val addresses: Seq[InetSocketAddress],
    val maxBatchSize: Int,
    val parallelism: Int,
    storageLevel: StorageLevel
  ) extends ReceiverInputDStream[SparkFlumeEvent](_ssc) {

  override def getReceiver(): Receiver[SparkFlumeEvent] = {
    new FlumePollingReceiver(addresses, maxBatchSize, parallelism, storageLevel)
  }
}

5、ReceiverInputDstream 构建了一个线程池，设置为后台线程；并使用lazy和工厂方法创建线程和NioClientSocket（NioClientSocket底层使用NettyServer的方式）

lazy val channelFactoryExecutor =
  Executors.newCachedThreadPool(new ThreadFactoryBuilder().setDaemon(true).
    setNameFormat("Flume Receiver Channel Thread - %d").build())

lazy val channelFactory =
  new NioClientSocketChannelFactory(channelFactoryExecutor, channelFactoryExecutor)

6、receiverExecutor 内部也是线程池；connections是指链接分布式Flume集群的FlumeConnection实体句柄的个数，线程拿到实体句柄访问数据。

lazy val receiverExecutor = Executors.newFixedThreadPool(parallelism,
  new ThreadFactoryBuilder().setDaemon(true).setNameFormat("Flume Receiver Thread - %d").build())

private lazy val connections = new LinkedBlockingQueue[FlumeConnection]()

7、启动时创建NettyTransceiver，根据并行度(默认5个)循环提交FlumeBatchFetcher

override def onStart(): Unit = {
  // Create the connections to each Flume agent.
  addresses.foreach(host => {
    val transceiver = new NettyTransceiver(host, channelFactory)
    val client = SpecificRequestor.getClient(classOf[SparkFlumeProtocol.Callback], transceiver)
    connections.add(new FlumeConnection(transceiver, client))
  })
  for (i <- 0 until parallelism) {
    logInfo("Starting Flume Polling Receiver worker threads..")
    // Threads that pull data from Flume.
    receiverExecutor.submit(new FlumeBatchFetcher(this))
  }
}

8、FlumeBatchFetcher run方法中,从Receiver中获取connection链接句柄,ack跟消息确认有关

def run(): Unit = {
  while (!receiver.isStopped()) {
    val connection = receiver.getConnections.poll()
    val client = connection.client
    var batchReceived = false  var seq: CharSequence = null  try {
      getBatch(client) match {
        case Some(eventBatch) =>
          batchReceived = true  seq = eventBatch.getSequenceNumber
          val events = toSparkFlumeEvents(eventBatch.getEvents)
          if (store(events)) {
            sendAck(client, seq)
          } else {
            sendNack(batchReceived, client, seq)
          }
        case None =>
      }
    } catch {

9、获取一批一批数据

/**  * Gets a batch of events from the specified client. This method does not handle any exceptions  * which will be propogated to the caller.  * @param client Client to get events from  * @return [[Some]] which contains the event batch if Flume sent any events back, else [[None]]
 */ private def getBatch(client: SparkFlumeProtocol.Callback): Option[EventBatch] = {
  val eventBatch = client.getEventBatch(receiver.getMaxBatchSize)
  if (!SparkSinkUtils.isErrorBatch(eventBatch)) {
    // No error, proceed with processing data
    logDebug(s"Received batch of ${eventBatch.getEvents.size} events with sequence " +
      s"number: ${eventBatch.getSequenceNumber}")
    Some(eventBatch)
  } else {
    logWarning("Did not receive events from Flume agent due to error on the Flume agent: " +
      eventBatch.getErrorMsg)
    None
  }
}

补充：

因为Flume本身是不支持像Kafka一样的发布/订阅功能，无法让spark去flume拉取数据，所以在flume中其实sinks是向channel主动拿数据的，自定义sinks进行自监听，

然后使SparkStreaming先和sinks连接在一起，让streaming来决定是否pull数据及pull数据的频率， 因此就实现了由streaming来向flume pull数据。

总结：

使用Spark Streaming可以处理各种数据来源类型，如：数据库、HDFS，服务器log日志、网络流，其强大超越了你想象不到的场景，只是很多时候大家不会用，其真正原因是对Spark、spark streaming本身不了解。

编写人：IMF-Spark Steaming企业级开发实战小组（雷辉、姜伟等）

主编辑：王家林

备注：

资料来源于：DT_大数据梦工厂（IMF传奇行动绝密课程）

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