一、DStream无状态转换操作
无状态转换操作：之前“套接字流”部分介绍的词频统计，就是采用无状态转换，每次统计，都是只统计当前批次到达的单词的词频，和之前批次无关，不会进行累计。
1.map(func)
对源DStream的每个元素，采用func函数进行转换，得到一个新的Dstream。
2.flatMap(func)
与map相似，但是每个输入项可用被映射为0个或者多个输出项。
3.filter(func)
返回一个新的DStream，仅包含源DStream中满足函数func的项。
4.repartition(numPartitions)
通过创建更多或者更少的分区改变DStream的并行程度。
5.reduce(func)
利用函数func聚集源DStream中每个RDD的元素，返回一个包含单元素RDDs的新DStream。
6.count()
统计源DStream中每个RDD的元素数量。
7.union(otherStream)
返回一个新的DStream，包含源DStream和其他DStream的元素。
8.countByValue()
应用于元素类型为K的DStream上，返回一个（K，V）键值对类型的新DStream，每个键的值是在原DStream的每个RDD中的出现次数。
9.reduceByKey(func, [numTasks])
当在一个由(K,V)键值对组成的DStream上执行该操作时，返回一个新的由(K,V)键值对组成的DStream，每一个key的值均由给定的recuce函数（func）聚集起来。
10.join(otherStream, [numTasks])
当应用于两个DStream（一个包含（K,V）键值对,一个包含(K,W)键值对），返回一个包含(K, (V, W))键值对的新Dstream。
11.cogroup(otherStream, [numTasks])
当应用于两个DStream（一个包含（K,V）键值对,一个包含(K,W)键值对），返回一个包含(K, Seq[V], Seq[W])的元组。
12.transform(func)
通过对源DStream的每个RDD应用RDD-to-RDD函数，创建一个新的DStream。支持在新的DStream中做任何RDD操作。
二、DStream有状态转换操作
1.滑动窗口转换操作
- 事先设定一个滑动窗口的长度（也就是窗口的持续时间）
- 设定滑动窗口的时间间隔（每隔多长时间执行一次计算），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（或者一部分RDD）被框入窗口内，形成一个小段的Dstream
- 可以启动对这个小段DStream的计算。
一些窗口转换操作的含义：
（1）window(windowLength, slideInterval) 基于源DStream产生的窗口化的批数据，计算得到一个新的Dstream；
（2）countByWindow(windowLength, slideInterval) 返回流中元素的一个滑动窗口数；
（3）reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval) 返回一个单元素流。利用函数func聚集滑动时间间隔的流的元素创建这个单元素流。函数func必须满足结合律，从而可以支持并行计算；
（4）reduceByKeyAndWindow(func, windowLength, slideInterval, [numTasks]) 应用到一个(K,V)键值对组成的DStream上时，会返回一个由(K,V)键值对组成的新的DStream。每一个key的值均由给定的reduce函数(func函数)进行聚合计算。注意：在默认情况下，这个算子利用了Spark默认的并发任务数去分组。可以通过numTasks参数的设置来指定不同的任务数。
（5）reduceByKeyAndWindow(func, invFunc, windowLength, slideInterval, [numTasks]) 更加高效的reduceByKeyAndWindow，每个窗口的reduce值，是基于先前窗口的reduce值进行增量计算得到的；它会对进入滑动窗口的新数据进行reduce操作，并对离开窗口的老数据进行“逆向reduce”操作。但是，只能用于“可逆reduce函数”，即那些reduce函数都有一个对应的“逆向reduce函数”（以InvFunc参数传入）；
窗口转换操作实例：
在上一节的“Apache Kafka作为DStream数据源”内容中，已经使用了窗口转换操作，在KafkaWordCount.scala代码中，可以找到下面这一行：
val wordCounts = pair.reduceByKeyAndWindow(_ + _,_ - _,Minutes(2),Seconds(10),2)
（6）countByValueAndWindow(windowLength, slideInterval, [numTasks]) 当应用到一个(K,V)键值对组成的DStream上，返回一个由(K,V)键值对组成的新的DStream。每个key的值都是它们在滑动窗口中出现的频率。
2.updateStateByKey操作
需要在跨批次之间维护状态时，就必须使用updateStateByKey操作。
词频统计实例：
对于有状态转换操作而言，本批次的词频统计，会在之前批次的词频统计结果的基础上进行不断累加，所以，最终统计得到的词频，是所有批次的单词的总的词频统计结果。
新建一个NetworkWordCountStateful.scala代码文件，输入以下代码：
package org.apache.spark.examples.streaming
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
object NetworkWordCountStateful {
def main(args: Array[String]) {
//定义状态更新函数
val updateFunc = (values: Seq[Int], state: Option[Int]) => { # state是维护当前历史状态的词频
val currentCount = values.foldLeft(0)(_ + _)
val previousCount = state.getOrElse(0)
Some(currentCount + previousCount)
}
StreamingExamples.setStreamingLogLevels() //设置log4j日志级别
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCountStateful")
val sc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
sc.checkpoint("file:///usr/local/spark/mycode/streaming/stateful/") //设置检查点，检查点具有容错机制
val lines = sc.socketTextStream("localhost", 9999)
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordDstream = words.map(x => (x, 1))
val stateDstream = wordDstream.updateStateByKey[Int](updateFunc)
stateDstream.print()
sc.start()
sc.awaitTermination()
}
}
新建一个StreamingExamples.scala文件，用于设置log4j日志级别，代码如下：
package org.apache.spark.examples.streaming
import org.apache.spark.Logging
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
/** Utility functions for Spark Streaming examples. */
object StreamingExamples extends Logging {
/** Set reasonable logging levels for streaming if the user has not configured log4j. */
def setStreamingLogLevels() {
val log4jInitialized = Logger.getRootLogger.getAllAppenders.hasMoreElements
if (!log4jInitialized) {
// We first log something to initialize Spark's default logging, then we override the
// logging level.
logInfo("Setting log level to [WARN] for streaming example." +
" To override add a custom log4j.properties to the classpath.")
Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)
}
}
}
创建simple.sbt文件：
name := "Simple Project" version := "1.0" scalaVersion := "2.11.8" libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-streaming" % "2.1.0"
执行sbt打包编译，输入以下命令启动这个程序：
执行上面命令后，就进入了监听状态（称为监听窗口）
新打开一个窗口作为nc窗口，启动nc程序：
切换到刚才的监听窗口，会发现，已经输出了词频统计信息：
参考文献：