Spark Streaming

Spark Streaming 

Spark Streaming 是Spark为了用户实现流式计算的模型。

数据源包括Kafka,Flume,HDFS等。

DStream 离散化流(discretized stream), Spark Streaming 使用DStream作为抽象表示。是随时间推移而收到的数据的序列。DStream内部的数据都是RDD形式存储, DStream是由这些RDD所组成的离散序列。

编写Streaming步骤：

1.创建StreamingContext

// Create a local StreamingContext with two working thread and batch interval of 5 second.
// The master requires 2 cores to prevent from a starvation scenario.
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))

创建本地化StreamingContext, 需要至少2个工作线程。一个是receiver,一个是计算节点。

2.定义输入源，创建输入DStream

// Create a DStream that will connect to hostname:port, like localhost:9999
val lines = ssc.socketTextStream("node1", 9999)

3.定义流的计算过程，使用transformation和output operation DStream

// Split each line into words
val words = lines.flatMap(_.split(" "))

// Count each word in each batch
val pairs = words.map(word => (word, 1))
val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)

// Print the first ten elements of each RDD generated in this DStream to the console
wordCounts.print()

4.开始接收数据及处理数据，使用streamingContext.start()

ssc.start()             // Start the computation

5.等待批处理被终止，使用streamingContext.awaitTermination()

ssc.awaitTermination()  // Wait for the computation to terminate

6.可以手工停止批处理，使用streamingContext.stop()

数据源

数据源分为两种

1.基本源

text,HDFS等

2.高级源

Flume,Kafka等

DStream支持两种操作

一、转化操作(transformation)

无状态转化(stateless)：每个批次的处理不依赖于之前批次的数据

有状态转化(stateful)：跨时间区间跟踪数据的操作；一些先前批次的数据被用来在新的批次中参与运算。

• 滑动窗口：
• 追踪状态变化：updateStateByKey()

transform函数

transform操作允许任意RDD-to-RDD函数被应用在一个DStream中.比如在DStream中的RDD可以和DStream外部的RDD进行Join操作。通常用来过滤垃圾邮件等操作。

不属于DStream的RDD，在每个批间隔都被调用；允许你做随时间变化的RDD操作。RDD操作，partitions的数量，广播变量的值，可以变化在不同的批次中。

例子：

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

/**
  * Created by Edward on 2016/9/16.
  */
object TransformOperation {

  def main(args: Array[String]) {
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("TransformOperation")
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
    val textStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("node1",9999)

    //黑名单过滤功能，可以将数据存到redis或者数据库，每批次间隔都会重新取数据并参与运算，保证数据可以动态加载进来。
    val blackList=Array(Tuple2("Tom", true))
    val listRDD  = ssc.sparkContext.parallelize(blackList).persist() //创建RDD

    val map  = textStream.map(x=>(x.split(" ")(1),x))
    
    //通过transform将DStream中的RDD进行过滤操作
    val dStream = map.transform(rdd =>{
      //listRDD.collect()
      //println(listRDD.collect.length)
      
      //通过RDD的左链接及过滤函数，对数据进行处理，生成新的RDD
      rdd.leftOuterJoin(listRDD).filter(x =>{ //使用transform操作DStream中的rdd  rdd左链接listRDD, 并进行过滤操作
        if(!x._2._2.isEmpty && x._2._2.get)// if(x._2._2.getOrElse(false)) //如果没取到值则结果为false
          false
        else{
          true
        }
      })
    })

    dStream.print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

  }
}

窗口函数

 

二、输出操作(output operation)