Spark Streaming

1、简介：

Spark Streaming是用来进行实时计算的一种框架，其基础的计算模型还是基于内存的大数据实时计算模型RDD，只不过，在RDD之上，进行了一层封装叫做DStream(类似于Spark SQL中的DataFrame)。同时它还可以用于进行大规模、高吞吐量、容错的实时数据流的处理；支持从很多种数据源中读取数据，比如Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis或者TCP Socket，并且能够使用类似高阶函数的复杂算法来进行数据处理，比如map、reduce、join、window；处理后的数据可以被保存到文件系统、数据库、Dashboard等存储中。

Spark Streaming 流程图

2、工作原理：

Spark Streaming的工作原理主要是在接收实时输入数据流，然后将数据拆分成多个batch，再將每个batch交给Spark计算引擎进行处理，最终产生一个结果数据流， 一个batchInterval(每个batch的间隔)累加读取到的数据对应一个RDD的数据。

工作原理

3、DStream：

DStream（Discretized Stream）成为离散流，是Spark Streaming提供的一种高级抽象，代表了一个持续不断的数据流。它可以以通过输入数据流来创建，比如Kafka,Flume，也可以通过对其他DStream应用高阶函数来创建，例如map、reduce、join、window。

DStream的特点：

• 不可变、分布式：由于DStream的内部，其实是一系列持续不断产生的RDD，RDD是Spark Core的核心抽象，即，不可变的，分布式的数据集。 DStream中的每个RDD都包含了一个时间段内的数据；如下图：

• DStream应用算子，底层会被翻译为对DStream中每个RDD的操作。比如对一个DStream执行一个map操作，会产生一个新的DStream，其底层原理为，对输入DStream中的每个时间段的RDD，都应用一遍map操作，然后生成的RDD，即作为新的DStream中的那个时间段的一个RDD。如下图：

4、DStream编程：

下面先写一个小例子看一下如何编写DStream。

• 启动netcat服务器：首先我们通过使用netcat来监听数据流端口

$> nc -lk 9999

• 配置依赖：通过使用IDEA进行编写，首先需要在pom.xml中引入Spreak Stream依赖。

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
    <version>2.1.0</version>
</dependency>

• 编程过程：

  • 首先定义SparkSession和Spark上下文

  val spark = SparkSession.builder.appName(getClass.getSimpleName).master("local").getOrCreate()
  val sc = spark.sparkContext
  val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(10))

  • 创建离散流，通过StreamimgContext对象的socketTextStream方法来创建离散流，其中第一个参数是地址，参数二是对应的端口。

  //创建离散流
  val stream  = ssc.socketTextStream("loaclhost",
                                  9999,StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)

  • 进行窗口化操作。

  //创建离散流
  val stream  = ssc.socketTextStream("loaclhost",9999,StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
  //窗口化操作
  val erroeLines =  stream.filter(line=>line.contains("ERROR"))
  erroeLines.print()
  erroeLines.countByWindow(Seconds(30),Seconds(10)).print()    

  • 最后启动流操作

  //启动流
  ssc.start()
  //等待指令结束
  ssc.awaitTermination()