基于HDFS的SparkStreaming案例实战和内幕源码解析

概要

本节主要讲解在开发环境中编写SparkStreaming代码监控hdfs目录，实现实时wordCount计算。
先通过Java方式演示过程，并在文末提供Scala版本代码。

一、环境准备

1.启动Hadoop集群

cd /usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/sbin/
./start-dfs.sh  //通过http://master:50070（50070为默认端口）查看datanode 的信息
./start-yarn.sh //启动Hadoop的资源管理框架Yarn

2.启动Spark集群

cd /usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/sbin/
./start-all.sh              //打开浏览器访问http://master:8080查看spark控制台
./start-history-server.sh   //运维,启动日志来记录spark集群运行的每一步信息

二、代码实战

1.定义成员变量

final String checkpointDirectory = "hdfs://Master:9000/library/SparkStreaming/CheckPoint_Data";//checkpoint存放数据的文件夹
final String dataDirectory = "hdfs://Master:9000/library/SparkStreaming/Data";//SparkStreaming监控的文件夹

2.配置SparkConf

final SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("spark://Master:7077").
                setAppName("SparkStreamingOnHDFS");//设置Master端口和App名称。

3、创建SparkStreamingContext

3.1 定义一个创建StreamingContext的方法

private static JavaStreamingContext createContext(
            String checkpointDirectory,SparkConf conf) {
        System.out.println("Creating new context");
        SparkConf sparkConf = conf;
        // Create the context with a 15 second batch size
        JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.seconds(15));
        ssc.checkpoint(checkpointDirectory);
        return ssc;
    }

3.2 定义工厂类创建Context

JavaStreamingContextFactory factory = new JavaStreamingContextFactory() {
              @Override
              public JavaStreamingContext create() {
                return createContext(checkpointDirectory, conf);
              }
         };

3.3 使用StreamingContext的getOrCreate创建Context

//传入参数为checkpoint目录和工厂 JavaStreamingContext jsc = JavaStreamingContext.getOrCreate(checkpointDirectory, factory);

4 编写业务代码

4.1 创建Spark Streaming输入数据来源input Stream：

JavaDStream lines = jsc.textFileStream(dataDirectory);

4.2 接下来就像对于RDD编程一样基于DStream进行编程

//4.2.1 读取数据并对每一行中的数据以空格作为split参数切分成单词以获得DStream<String>
JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() { 
            @Override
            public Iterable<String> call(String line) throws Exception {
                return Arrays.asList(line.split(" "));
            }
        });
//4.2.2 使用mapToPair创建PairDStream
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);
            }
        });
//4.2.3 使用reduceByKey进行累计操作
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;
            }
        });

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();

三、打包发布

由于项目是maven构建的，右键Spark程序的类，选择Run as选择Run Configurations。Goals设置为clean package。点击Run。构建成功后，可以在target文件夹找到名为SparkApps-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar的文件。将此jar放置在Master机器的一个文件夹下，例如/root/Documents/SparkApps。
可能会出现的两个问题：
1.maven-compiler-plugin 插件版本信息错误。

解决办法，增加一行版本信息。

<plugins>  
    <plugin>  
        <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>  
        <version>2.3.2</version>  //增加的版本信息。
        <configuration>  
            <source>1.6</source>  
            <target>1.6</target>  
            <encoding>UTF-8</encoding>  
        </configuration>  
    </plugin>  
</plugins>

2.Maven Unable to locate the Javac Compiler

解决办法：编辑jdk，把jre home的值修改成jdk home。

四、案例演示

4.1 在Hadoop上建立数据目录

注：创建多级目录要在-mkdir后加上-p
hadoop dfs -mkdir -p /library/SparkStreaming/Data
hadoop dfs –mkdir /library/SparkStreaming/CheckPoint_Data

4.2 提交程序

//4.2.1 进入spark的bin目录
cd /usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/bin/

//4.2.2 spark-submit
spark-submit --class com.dt.spark.MySparkApps.Streaming.SparkStreamingOnHDFS --master spark://Master:7077 /root/Documents/SparkApps/SparkApps-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

4.3 往HDFS里传文件

hadoop dfs -put ./14.txt /library/SparkStreaming/Data

4.4 运行结果：

上传了第一个文件

运行结果

继续上传文件到HDFS

运行结果：   

五、源码解析

5.1 JavaStreamingContextFactory

JavaStreamingContextFactory的create方法可以创建JavaStreamingContext，而我们在具体实现的时候覆写了该方法，内部就是调用createContext方法来具体实现。

/**
 * Factory interface for creating a new JavaStreamingContext
 */
trait JavaStreamingContextFactory {
  def create(): JavaStreamingContext
}

5.2 checkpoint方法

一方面：保持容错
一方面保持状态
在开始和结束的时候每个batch都会进行checkpoint

/** * Sets the context to periodically checkpoint the DStream operations for master * fault-tolerance. The graph will be checkpointed every batch interval. * @param directory HDFS-compatible directory where the checkpoint data will be reliably stored */
def checkpoint(directory: String) {
  ssc.checkpoint(directory)
}

5.3 remember方法

流式处理中过一段时间数据就会被清理掉，但是可以通过remember可以延长数据在程序中的生命周期，另外延长RDD更长的时间。

应用场景：
假设数据流进来，进行ML或者Graphx的时候有时需要很长时间，但是bacth定时定条件的清除RDD，所以就可以通过remember使得数据可以延长更长时间。

/**
 * Sets each DStreams in this context to remember RDDs it generated in the last given duration.
 * DStreams remember RDDs only for a limited duration of duration and releases them for garbage
 * collection. This method allows the developer to specify how long to remember the RDDs (
 * if the developer wishes to query old data outside the DStream computation).
 * @param duration Minimum duration that each DStream should remember its RDDs
 */

def remember(duration: Duration) {
  ssc.remember(duration)
}

5.4 getOrCreate方法

如果设置了checkpoint ，重启程序的时候，getOrCreate()会重新从checkpoint目录中初始化出StreamingContext。

/**
 * Either recreate a StreamingContext from checkpoint data or create a new StreamingContext.
 * If checkpoint data exists in the provided `checkpointPath`, then StreamingContext will be
 * recreated from the checkpoint data. If the data does not exist, then the provided factory
 * will be used to create a JavaStreamingContext.
 *
 * @param checkpointPath Checkpoint directory used in an earlier JavaStreamingContext program
 * @param factory        JavaStreamingContextFactory object to create a new JavaStreamingContext
 * @deprecated As of 1.4.0, replaced by `getOrCreate` without JavaStreamingContextFactor.
 */
@deprecated("use getOrCreate without JavaStreamingContextFactor", "1.4.0")
def getOrCreate(
    checkpointPath: String,
    factory: JavaStreamingContextFactory
  ): JavaStreamingContext = {
  val ssc = StreamingContext.getOrCreate(checkpointPath, () => { factory.create.ssc }) new JavaStreamingContext(ssc) } 

六、问题总结反思

错误1： 在checkpoint 过的基础上 启动程序，因为我们没有配置完整，会从checkpoint目录读取应用信息，无法初始化ShuffleDStream导致出错。
集群部署的情况下，第一次执行不会出错。

出错原因：

1. Streaming会定期的进行checkpoint。
2. 重新启动程序的时候，他会从曾经checkpoint的目录中，如果没有做额外配置的时候，所有的信息都会放在checkpoint的目录中(包括曾经应用程序信息)，因此下次再次启动的时候就会报错，无法初始化ShuffleDStream。

附录：

Scala版本代码：