Spark Streaming初体验之NetworkWordCount案例完美解读
参考
DT大数据梦工厂@王家林系列
Spark Streaming官网
场景
分别用scala与java写一个Spark应用程序：实时监听、接收并计算某socket中字符及其出现的次数。例如：在socket中输入 “hello world hello spark” 则计算结果为 （hello,2） (world,1) (spark,1)
实验
java版
package cool.pengych.spark.streaming;
import java.util.Arrays;
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.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;
public class WordCountOnline
{
public static void main(String[] args)
{
/* * 第一步：配置SparkConf */
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("WordCountOnline");
/* * 第二步：创建SparkStreamingContext */
JavaStreamingContext jsc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(1));
/* * 第三步：创建Spark Streaming输入数据来源 input stream */
JavaReceiverInputDStream<String> lines = jsc.socketTextStream("localhost", 9999);
/* *第四步：基于DStream进行编程 */
JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
@Override
public Iterable<String> call(String line) throws Exception{
return Arrays.asList(line.split(" "));
}
});
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);
}
});
JavaPairDStream<String, Integer> wordsCount = pairs.reduceByKey(new Function2<Integer,Integer,Integer>(){
@Override
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});
wordsCount.print();
/* * 第五步：启动StreamingContext的执行. */
jsc.start();
jsc.awaitTermination();
}
}
scala官网版
package main.scala
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.Seconds
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream.toPairDStreamFunctions
object NetworkWordCount {
def main(args: Array[String]) {
if (args.length < 2) {
System.err.println("Usage: NetworkWordCount <hostname> <port>")
System.exit(1)
}
// Create the context with a 1 second batch size
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount")
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))
// Create a socket stream on target ip:port and count the
// words in input stream of \n delimited text (eg. generated by 'nc')
// Note that no duplication in storage level only for running locally.
// Replication necessary in distributed scenario for fault tolerance.
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999,StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)
wordCounts.print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}
// scalastyle:on printlnscala精简版
package main.scala
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.streaming.Seconds
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.dstream.ReceiverInputDStream
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
object WordsCountOnline {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("Network words onLine")
val ssc = new StreamingContext(sparkConf,Seconds(1))
ssc.socketTextStream("localhost", 9999, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER).flatMap { line =>line.split(" ") }.map { word => (word,1) }.reduceByKey(_+_).print
ssc.start()
ssc.awaitTerminationOrTimeout(10000)
}
}执行结果
16/05/14 12:19:10 INFO DAGScheduler: Job 16 finished: print at WordsCountOnline.scala:20, took 0.018674 s -------------------------------------------
Time: 1463199550000 ms -------------------------------------------
(yes,3)
(yse,1)
16/05/14 12:19:10 INFO JobScheduler: Finished job streaming job 1463199550000 ms.0 from job set of time 1463199550000 ms执行过程
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在不断的循环接收数据，并且至少有一条线程用于处理接收的数据，否则的话，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Excecutor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？经验:5个左右是最佳的!
第二步：创建SparkStreamingContext
1、SparkStreaming应用程序所有功能的其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重新启动后继续上一次的状态，此时状态的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SparkStreaming之前要把前面正在运行的SparkStreamingContext对象关闭调，由此，我们获得一个重大启发：SparkStreaming只是Spark Core上的一个应用程序而已，只不过Spark Streaming构架箱运行的话需要Spark工程师写业务逻辑处理数据。
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、以socket端口为例，Spark streaming链接上该端口并在运行的时候一直监听该端口的数据（当然该端口服务必须存在：nt -lk 9999 :在本地启动一个socket服务，该服务监听并接收从端口9999写入的数据），并且在后续会根据业务需要不断的有数据产生。
3、如果经常在每间隔5秒钟没有数据的话，不断启动空的Job其实会造成调度资源的浪费，因为并没有数据需要发生计算。
实际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，没有的话就不再提交Job。
第四步：基于DStream编程
就像对于RDD编程一样基于DStream进行编程。DStream是RDD产生的类，在SparkStreaming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。
注：
1、Spark Streamig应用程序要执行具体的Job，对DStream就必须有output Stream的操作，output Stream有很多类型的触发函数例如：print、savaAsTextFile etc。其中最重要的一个方法是foreachRDD，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。
2、print 并不会直接触发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而言具体是否真正触发Job运行是基于设置的Durations时间间隔。
3、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，用于接收应用程序本身或者Excecutor中的消息。
总结
DStream(discretized stream)是RDD产生的类或者抽象(a DStream is represented as a sequence of RDDs.)，在SparkStreaming具体发生计算前，其实质是把每个Batch的DStream操作翻译成为对RDD的操作。