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Spark Streaming流式处理

Spark Streaming介绍

Spark Streaming概述

Spark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications.
它可以非常容易的构建一个可扩展、具有容错机制的流式应用。
对接很多的外部数据源
- Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字（socket）等等

Spark Streaming特性

1、易用性
- 可以像编写离线批处理一样去编写流式程序，支持java/scala/python语言
2、容错性
- SparkStreaming在没有额外代码和配置的情况下可以恢复丢失的工作。
3、可以融合到spark体系

流式处理与批处理和交互式查询相结合。

Spark Streaming原理介绍

1、sparkStreaming原理
- Spark Streaming 是基于spark的流式批处理引擎，其基本原理是把输入数据以某一时间间隔批量的处理，当批处理间隔缩短到秒级时，便可以用于处理实时数据流。
2、Spark Streaming计算流程
- Dstream是sparkStreaming底层抽象，它封装了一个个批次的数据，针对于Dstream做相应操作，这个时候这些方法就作用在Dstream中RDD
3、SparkStreaming容错性
- 依赖RDD的血统+数据源端的安全性
4、SparkStreaming实时性
- SparkStreaming实时性不是特别高，它是以某一时间批次进行处理，批次最小时间0.5s - 2s
- 其最小的Batch Size的选取在0.5~2秒钟之间（Storm目前最小的延迟是100ms左右），所以Spark Streaming能够满足除对实时性要求非常高（如高频实时交易）之外的所有流式准实时计算场景。

Dstream

　　Discretized Stream是Spark Streaming的基础抽象，代表持续性的数据流和经过各种Spark算子操作后的结果数据流。在内部实现上，DStream是一系列连续的RDD来表示。每个RDD含有一段时间间隔内的数据

DStream相关操作

　　DStream上的操作与RDD的类似，分为Transformations（转换）和Output Operations（输出）两种，此外转换操作中还有一些比较特殊的操作，如：updateStateByKey()、transform()以及各种Window相关的操作

transformation

它是一个转换，它把一个Dstream转换生成一个Dstream，它也不会触发任务真正运行

Transformation	Meaning
map(func)	对DStream中的各个元素进行func函数操作，然后返回一个新的DStream
flatMap(func)	与map方法类似，只不过各个输入项可以被输出为零个或多个输出项
filter(func)	过滤出所有函数func返回值为true的DStream元素并返回一个新的DStream
repartition(numPartitions)	增加或减少DStream中的分区数，从而改变DStream的并行度
union(otherStream)	将源DStream和输入参数为otherDStream的元素合并，并返回一个新的DStream.
count()	通过对DStream中的各个RDD中的元素进行计数，然后返回只有一个元素的RDD构成的DStream
reduce(func)	对源DStream中的各个RDD中的元素利用func进行聚合操作，然后返回只有一个元素的RDD构成的新的DStream.
countByValue()	对于元素类型为K的DStream，返回一个元素为（K,Long）键值对形式的新的DStream，Long对应的值为源DStream中各个RDD的key出现的次数
reduceByKey(func, [numTasks])	利用func函数对源DStream中的key进行聚合操作，然后返回新的（K，V）对构成的DStream
join(otherStream, [numTasks])	输入为（K,V)、（K,W）类型的DStream，返回一个新的（K，（V，W））类型的DStream
cogroup(otherStream, [numTasks])	输入为（K,V)、（K,W）类型的DStream，返回一个新的 (K, Seq[V], Seq[W]) 元组类型的DStream
transform(func)	通过RDD-to-RDD函数作用于DStream中的各个RDD，可以是任意的RDD操作，从而返回一个新的RDD
updateStateByKey(func)	根据key的之前状态值和key的新值，对key进行更新，返回一个新状态的DStream

特殊的Transformations

（1）UpdateStateByKey Operation

　　UpdateStateByKey用于记录历史记录，保存上次的状态

（2）Window Operations(开窗函数)

滑动窗口转换操作:

　　滑动窗口转换操作的计算过程如下图所示，我们可以事先设定一个滑动窗口的长度（也就是窗口的持续时间），并且设定滑动窗口的时间间隔（每隔多长时间执行一次计算），然后，就可以让窗口按照指定时间间隔在源DStream上滑动，每次窗口停放的位置上，都会有一部分DStream被框入窗口内，形成一个小段的DStream，这时，就可以启动对这个小段DStream的计算。

Output Operations

Output Operations可以将DStream的数据输出到外部的数据库或文件系统，当某个Output Operations被调用时（与RDD的Action相同），spark streaming程序才会开始真正的计算过程。

Output Operation	Meaning
print()	打印到控制台
saveAsTextFiles(prefix, [suffix])	保存流的内容为文本文件，文件名为 "prefix-TIME_IN_MS[.suffix]".
saveAsObjectFiles(prefix, [suffix])	保存流的内容为SequenceFile，文件名为 "prefix-TIME_IN_MS[.suffix]".
saveAsHadoopFiles(prefix, [suffix])	保存流的内容为hadoop文件，文件名为 "prefix-TIME_IN_MS[.suffix]".
foreachRDD(func)	对Dstream里面的每个RDD执行func

DStream操作实战

一、

SparkStreaming接受socket数据，实现单词计数WordCount

（1）安装并启动生产者

首先在linux服务器上用YUM安装nc工具，nc命令是netcat命令的简称,它是用来设置路由器。我们可以利用它向某个端口发送数据。

　　yum install -y nc

（2）通过netcat工具向指定的端口发送数据

nc -lk 9999

（3）编写Spark Streaming程序

导入依赖

<dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
            <version>2.0.2</version>
</dependency>

代码开发

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

//todo:需求：利用sparkStreaming接受socket数据，实现单词统计WordCount
object SparkStreamingSocket {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
      //1、创建SparkConf
      val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingSocket").setMaster("local[2]")
      //2、创建SparkContext
      val sc = new SparkContext(sparkConf)
      sc.setLogLevel("WARN")
      //3、创建StreamingContext对象，需要2个参数，第一是SparkContext，第二个表示批处理时间间隔
      val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
      //4、通过StreamingContext对象来接受socket数据
      val socketTextStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("192.168.200.100",9999)
      //5、切分每一行
      val wordsDstream: DStream[String] = socketTextStream.flatMap(_.split(" "))
      //6、每一个单词计为1
      val wordAndOneDstream: DStream[(String, Int)] = wordsDstream.map((_,1))
     //7、相同单词出现的次数累加
      val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOneDstream.reduceByKey(_+_)
     //8、打印结果
     result.print()

    //9、开启流式计算
      ssc.start()
      //该方法为一直阻塞在这里，等待程序结束
      ssc.awaitTermination()
  }
}

运行程序

在liunx中输入数据

二、

SparkStreaming接受socket数据，实现所有批次单词计数结果累加

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

//todo:需求：利用sparkStreaming接受socket数据，实现所有批次单词统计结果累加
object SparkStreamingSocketTotal {
  /**
    *  (hadoop,1) (hadoop,1) (hadoop,1) (hadoop,1)
    * @param currentValues  它表示在当前批次中相同单词出现所有的1,把这所有的1封装在一个list集合中 （hadoop,List(1,1,1,1)）
    * @param historyValues  它表示在之前所有批次中每一个单词出现的次数
    * @return
    */
  def updateFunc(currentValues:Seq[Int], historyValues:Option[Int]):Option[Int] = {
                val newValue: Int = currentValues.sum + historyValues.getOrElse(0)
                Some(newValue)
  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
      //1、创建SparkConf
      val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingSocketTotal").setMaster("local[2]")
       //2、创建SparkContext
      val sc = new SparkContext(sparkConf)
      sc.setLogLevel("WARN")
      //3、创建StreamingContext对象
      val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))

       //需要设置一个checkpoint，由于保存每一个批次中间结果数据
       ssc.checkpoint("./socket")

      //4、接受socket是数据
      val socketTextStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("192.168.200.100",9999)
      //5、切分每一行
      val words: DStream[String] = socketTextStream.flatMap(_.split(" "))
      //6、每个单词计为1
      val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = words.map((_,1))
      //7、相同单词所有批次结果累加
      val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.updateStateByKey(updateFunc)

    //8、打印结果
    result.print()
    //9、开启流式计算
    ssc.start()
    //该方法为一直阻塞在这里，等待程序结束
    ssc.awaitTermination()
  }
}

三、

SparkStreaming开窗函数reduceByKeyAndWindow，实现单词计数

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}

//todo:需求：利用sparkStreaming接受socket数据，使用reduceByKeyAndWindow开窗函数实现单词统计
object SparkStreamingSocketWindow {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1、创建SparkConf
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingSocketWindow").setMaster("local[2]")
    //2、创建SparkContext
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    //3、创建StreamingContext对象，需要2个参数，第一是SparkContext，第二个表示批处理时间间隔
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
    //4、通过StreamingContext对象来接受socket数据
    val socketTextStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("192.168.200.100",9999)
    //5、切分每一行
    val wordsDstream: DStream[String] = socketTextStream.flatMap(_.split(" "))
    //6、每一个单词计为1
    val wordAndOneDstream: DStream[(String, Int)] = wordsDstream.map((_,1))
    //7、相同单词出现的次数累加
      //方法中需要三个参数
       //reduceFunc：第一个就是一个函数
       //windowDuration：第二个表示窗口长度
       //slideDuration :第三个表示滑动窗口的时间间隔，也就意味着每隔多久计算一次
    val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOneDstream.reduceByKeyAndWindow((x:Int,y:Int)=>x+y,Seconds(10),Seconds(5))

    //8、打印结果
    result.print()

    //9、开启流式计算
    ssc.start()
    //该方法为一直阻塞在这里，等待程序结束
    ssc.awaitTermination()
  }
}

四、

SparkStreaming开窗函数统计一定时间内的热门词汇

transform

实现一个Dstream转换成一个新的Dstream，当前这个方法需要一个函数，这个函数的输入参数是前面Dstream中的rdd,函数的返回值是一个新的RDD

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

//todo:需求：利用sparkStreaming接受socket数据，通过reduceByKeyAndWindow实现一定时间内热门词汇
object SparkStreamingSocketWindowHotWords {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
       //1、创建SparkConf
      val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingSocketWindowHotWords").setMaster("local[2]")
      //2、创建SparkContext
        val sc = new SparkContext(sparkConf)
        sc.setLogLevel("WARN")
     //3、创建StreamingContext
      val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
    //4、接受socket数据
      val socketTextStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("192.168.200.100",9999)
    //5、切分每一行获取所有的单词
      val words: DStream[String] = socketTextStream.flatMap(_.split(" "))
    //6、每个单词计为1
        val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = words.map((_,1))
    //7、相同单词出现次数累加
      val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKeyAndWindow((x:Int,y:Int)=>x+y,Seconds(10),Seconds(10))
    //8、按照单词出现的次数降序排序
    val sortedDstream: DStream[(String, Int)] = result.transform(rdd => {
      //按照单词次数降序
      val sortedRDD: RDD[(String, Int)] = rdd.sortBy(_._2, false)
      //取出出现次数最多的前3位
      val top3: Array[(String, Int)] = sortedRDD.take(3)
      //打印
      println("=================top3===============start")
      top3.foreach(println)
      println("=================top3===============end")
      sortedRDD
    })

    sortedDstream.print()
    //开启流式计算
      ssc.start()
      ssc.awaitTermination()
  }
}

Spark Streaming整合flume

　　flume作为日志实时采集的框架，可以与SparkStreaming实时处理框架进行对接，flume实时产生数据，sparkStreaming做实时处理。

　　Spark Streaming对接FlumeNG有两种方式，一种是FlumeNG将消息Push推给Spark Streaming，还有一种是Spark Streaming从flume 中Poll拉取数据。

Poll方式

（1）安装flume1.6以上

（2）下载依赖包

spark-streaming-flume-sink_2.11-2.0.2.jar放入到flume的lib目录下

（3）修改flume/lib下的scala依赖包版本

从spark安装目录的jars文件夹下找到scala-library-2.11.8.jar 包，替换掉flume的lib目录下自带的scala-library-2.10.1.jar。

（4）写flume的agent，注意既然是拉取的方式，那么flume向自己所在的机器上产数据就行

（5）编写flume-poll-spark.conf配置文件

a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

#source
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /root/data
a1.sources.r1.fileHeader = true

#channel
a1.channels.c1.type =memory
a1.channels.c1.capacity = 20000
a1.channels.c1.transactionCapacity=5000

#sinks
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k1.type = org.apache.spark.streaming.flume.sink.SparkSink
a1.sinks.k1.hostname=node1
a1.sinks.k1.port = 8888
a1.sinks.k1.batchSize= 2000

启动flume

bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/flume-poll-spark.conf -Dflume.root.logger=info,console

代码实现：

引入依赖

 <!--sparkStreaming整合flume-->
 <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming-flume_2.11</artifactId>
            <version>2.0.2</version>
 </dependency>

代码

import java.net.InetSocketAddress

import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.flume.{FlumeUtils, SparkFlumeEvent}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

//todo:需求：利用sparkStreaming整合flume---（poll拉模式）
 //通过poll拉模式整合，启动顺序---》启动flume----》sparkStreaming程序
object SparkStreamingFlumePoll {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
      //1、创建SparkConf
        val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingFlumePoll").setMaster("local[2]")
      //2、创建SparkContext
      val sc = new SparkContext(sparkConf)
      sc.setLogLevel("WARN")
      //3、创建StreamingContext
      val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
      //4、读取flume中的数据
      val pollingStream: ReceiverInputDStream[SparkFlumeEvent] = FlumeUtils.createPollingStream(ssc,"192.168.200.100",8888)

        //定义一个List集合可以封装不同的flume收集数据
        val address=List(new InetSocketAddress("node1",8888),new InetSocketAddress("node2",8888),new InetSocketAddress("node3",8888))
        //val pollingStream: ReceiverInputDStream[SparkFlumeEvent] = FlumeUtils.createPollingStream(ssc,address,StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2)

      //5、 event是flume中传输数据的最小单元，event中数据结构：{"headers":"xxxxx","body":"xxxxxxx"}
     val flume_data: DStream[String] = pollingStream.map(x => new String(x.event.getBody.array()))
      //6、切分每一行
      val words: DStream[String] = flume_data.flatMap(_.split(" "))
      //7、每个单词计为1
      val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = words.map((_,1))
      //8、相同单词出现次数累加
      val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKey(_+_)
      //9、打印
      result.print()
      ssc.start()
      ssc.awaitTermination()
  }
}

Push方式

编写flume-push-spark.conf配置文件

#push mode
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
#source
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /root/data
a1.sources.r1.fileHeader = true
#channel
a1.channels.c1.type =memory
a1.channels.c1.capacity = 20000
a1.channels.c1.transactionCapacity=5000
#sinks
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname=192.168.1.120
a1.sinks.k1.port = 8888
a1.sinks.k1.batchSize= 2000
[root@node1 conf]# 
[root@node1 conf]# 
[root@node1 conf]# vi flume-push-spark.conf 
#push mode
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
#source
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sources.r1.type = spooldir
a1.sources.r1.spoolDir = /root/data
a1.sources.r1.fileHeader = true
#channel
a1.channels.c1.type =memory
a1.channels.c1.capacity = 20000
a1.channels.c1.transactionCapacity=5000
#sinks
a1.sinks.k1.channel = c1
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname=192.168.75.57
a1.sinks.k1.port = 8888
a1.sinks.k1.batchSize= 2000

注意配置文件中指明的hostname和port是spark应用程序所在服务器的ip地址和端口。

启动flume

bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/flume-push-spark.conf -Dflume.root.logger=info,console

代码开发

import java.net.InetSocketAddress

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.flume.{FlumeUtils, SparkFlumeEvent}

//todo:需求：利用sparkStreaming整合flume-------（push推模式）
//push推模式启动顺序：先启动sparkStreaming程序，然后启动flume
object SparkStreamingFlumePush {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1、创建SparkConf
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingFlumePush").setMaster("local[2]")
    //2、创建SparkContext
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    //3、创建StreamingContext
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
    //4、读取flume中的数据
    val pollingStream: ReceiverInputDStream[SparkFlumeEvent] = FlumeUtils.createStream(ssc,"192.168.75.57",8888)

    //5、 event是flume中传输数据的最小单元，event中数据结构：{"headers":"xxxxx","body":"xxxxxxx"}
    val flume_data: DStream[String] = pollingStream.map(x => new String(x.event.getBody.array()))
    //6、切分每一行
    val words: DStream[String] = flume_data.flatMap(_.split(" "))
    //7、每个单词计为1
    val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = words.map((_,1))
    //8、相同单词出现次数累加
    val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKey(_+_)
    //9、打印
    result.print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

Spark Streaming整合kafka

KafkaUtils.createDstream

当前是利用kafka高层次api（偏移量由zk维护）
这种方式默认数据会丢失，可以通过启用WAL预写日志，将接受到的数据同时也写入了到HDFS中，可以保证数据源端的安全性，当前Dstream中某个rdd的分区数据丢失了，可以通过血统，拿到原始数据重新计算恢复得到。
但是它保证不了数据只被处理一次。

引入依赖

<!--sparkStreaming整合kafka-->
<dependency>
       <groupId>org.apache.spark</groupId>
       <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId>
       <version>2.0.2</version>
</dependency>

代码开发

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils

import scala.collection.immutable

//todo:需求：利用sparkStreaming整合kafka---利用kafka高层次api（偏移量由zk维护）
object SparkStreamingKafkaReceiver {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
      //1、创建SparkConf
      val sparkConf: SparkConf = new SparkConf()
                                .setAppName("SparkStreamingKafkaReceiver")
                                .setMaster("local[4]")                                 
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 .set("spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable","true") //开启WAL日志，保证数据源端的安全性
      //2、创建SparkContext
      val sc = new SparkContext(sparkConf)
      sc.setLogLevel("WARN")
     //3、创建StreamingContext
      val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
       ssc.checkpoint("./kafka-receiver")

     //4、接受topic的数据
        //zk服务地址
       val zkQuorum="node1:2181,node2:2181,node3:2181"
       //消费者组id
      val groupId="sparkStreaming_group"
       //topic信息     //map中的key表示topic名称，map中的value表示当前针对于每一个receiver接受器采用多少个线程去消费数据
       val topics=Map("itcast" -> 1)
       //(String, String):第一个String表示消息的key，第二个String就是消息具体内容
       // val kafkaDstream: ReceiverInputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createStream(ssc,zkQuorum,groupId,topics)

      //这里构建了多个receiver接受数据
    val receiverListDstream: immutable.IndexedSeq[ReceiverInputDStream[(String, String)]] = (1 to 3).map(x => {
      val kafkaDstream: ReceiverInputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, groupId, topics)
      kafkaDstream
    })
        //通过调用streamingContext的union将所有的receiver接收器中的数据合并
      val kafkaDstream: DStream[(String, String)] = ssc.union(receiverListDstream)
    //    kafkaDstream.foreachRDD(rdd =>{
//      rdd.foreach(x=>println("key:"+x._1+" value:"+x._2))
//    })
      //5、获取topic中的数据
      val kafkaData: DStream[String] = kafkaDstream.map(_._2)

        //6、切分每一行
        val words: DStream[String] = kafkaData.flatMap(_.split(" "))
        //7、每个单词计为1
        val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = words.map((_,1))
        //8、相同单词出现次数累加
        val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKey(_+_)
        //9、打印
        result.print()

        ssc.start()
        ssc.awaitTermination()
  }
}

（1）启动zookeeper集群

zkServer.sh start

（2）启动kafka集群

kafka-server-start.sh /export/servers/kafka/config/server.properties

（3）创建topic

kafka-topics.sh --create --zookeeper hdp-node-01:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic itcast

（4）向topic中生产数据

通过shell命令向topic发送消息

kafka-console-producer.sh --broker-list hdp-node-01:9092 --topic itcast

（5）运行代码,查看控制台结果数据

总结:

　　通过这种方式实现，刚开始的时候系统正常运行，没有发现问题，但是如果系统异常重新启动sparkstreaming程序后，发现程序会重复处理已经处理过的数据，这种基于receiver的方式，是使用Kafka的高级API，topic的offset偏移量在ZooKeeper中。这是消费Kafka数据的传统方式。这种方式配合着WAL机制可以保证数据零丢失的高可靠性，但是却无法保证数据只被处理一次，可能会处理两次。因为Spark和ZooKeeper之间可能是不同步的。官方现在也已经不推荐这种整合方式，我们使用官网推荐的第二种方式kafkaUtils的createDirectStream()方式。

KafkaUtils.createDirectStream

　　这种方式不同于Receiver接收数据，它定期地从kafka的topic下对应的partition中查询最新的偏移量，再根据偏移量范围在每个batch里面处理数据，Spark通过调用kafka简单的消费者Api（低级api）读取一定范围的数据。

相比基于Receiver方式有几个优点：
A、简化并行

不需要创建多个kafka输入流，然后union它们，sparkStreaming将会创建和kafka分区数相同的rdd的分区数，而且会从kafka中并行读取数据，spark中RDD的分区数和kafka中的topic分区数是一一对应的关系。

B、高效，

第一种实现数据的零丢失是将数据预先保存在WAL中，会复制一遍数据，会导致数据被拷贝两次，第一次是接受kafka中topic的数据，另一次是写到WAL中。而没有receiver的这种方式消除了这个问题。

C、恰好一次语义(Exactly-once-semantics)

Receiver读取kafka数据是通过kafka高层次api把偏移量写入zookeeper中，虽然这种方法可以通过数据保存在WAL中保证数据不丢失，但是可能会因为sparkStreaming和ZK中保存的偏移量不一致而导致数据被消费了多次。EOS通过实现kafka低层次api，偏移量仅仅被ssc保存在checkpoint中，消除了zk和ssc偏移量不一致的问题。缺点是无法使用基于zookeeper的kafka监控工具。

代码

import kafka.serializer.StringDecoder
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, InputDStream}
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils

//todo:需求：利用sparkStreaming整合kafka，利用kafka低级api（偏移量不在由zk维护）
object SparkStreamingKafkaDirect {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1、创建SparkConf
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf()
      .setAppName("SparkStreamingKafkaDirect")
      .setMaster("local[4]")
    //2、创建SparkContext
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    //3、创建StreamingContext
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
    //此时偏移量由客户端自己去维护，保存在checkpoint里面
    ssc.checkpoint("./kafka-direct")

    //4、接受topic的数据
        //配置kafka相关参数
      val kafkaParams=Map("bootstrap.servers" ->"node1:9092,node2:9092,node3:9092","group.id" -> "spark_direct","auto.offset.reset" ->"smallest")
        //指定topic的名称
      val topics=Set("itcast")
    //此时产生的Dstream中rdd的分区跟kafka中的topic分区一一对应
      val kafkaDstream: InputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createDirectStream[String,String,StringDecoder,StringDecoder](ssc,kafkaParams,topics)

    //5、获取topic中的数据
    val kafkaData: DStream[String] = kafkaDstream.map(_._2)
    //6、切分每一行
    val words: DStream[String] = kafkaData.flatMap(_.split(" "))
    //7、每个单词计为1
    val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = words.map((_,1))
    //8、相同单词出现次数累加
    val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKey(_+_)
    //9、打印
    result.print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

StreamingContext.getOrCreate

可以checkpoint目录来恢复StreamingContext对象

代码开发

import cn.itcast.streaming.socket.SparkStreamingSocketTotal.updateFunc
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}

//todo:利用sparkStreaming接受socket数据，实现整个程序每天24小时运行
//可以允许程序出现异常，再次重新启动，又可以恢复回来
object SparkStreamingSocketTotalCheckpoint {
  def createStreamingContext(checkpointPath: String): StreamingContext = {
    //1、创建SparkConf
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingSocketTotalCheckpoint").setMaster("local[2]")
    //2、创建SparkContext
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    //3、创建StreamingContext对象
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))

    //需要设置一个checkpoint，由于保存每一个批次中间结果数据
    //还会继续保存这个Driver代码逻辑，还有任务运行的资源（整个application信息）
    ssc.checkpoint(checkpointPath)
    //4、接受socket是数据
    val socketTextStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("192.168.200.100",9999)
    //5、切分每一行
    val words: DStream[String] = socketTextStream.flatMap(_.split(" "))
    //6、每个单词计为1
    val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = words.map((_,1))
    //7、相同单词所有批次结果累加
    val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.updateStateByKey(updateFunc)
    //8、打印结果
    result.print()
    ssc
  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val checkpointPath="./ck2018"
    //1、创建StreamingContext
      //通过StreamingContext.getOrCreate方法可以从checkpoint目录中恢复之前挂掉的StreamingContext
       //第一次启动程序，最开始这个checkpointPath目录没有的数据，就通过后面的函数来帮助我们产生一个StreamingContext
            //并且保存所有数据（application信息）到checkpoint
       //程序挂掉后，第二次启动程序，它会读取checkpointPath目录中数据，就从这个checkpointPath目录里面来恢复之前挂掉的StreamingContext
       //如果checkpoint目录中的数据损坏，这个你再次通过读取checkpoint目录中的数据来恢复StreamingContext对象不会成功，报异常
    val ssc: StreamingContext = StreamingContext.getOrCreate(checkpointPath, () => {
      val newSSC: StreamingContext = createStreamingContext(checkpointPath)
        newSSC
    })

     //启动流式计算
      ssc.start()
      ssc.awaitTermination()
  }
}

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