一 DStream创建

1 kafka数据源

(1)Kafka 0-8 Direct模式

需求

通过SparkStreaming从Kafka读取数据,并将读取过来的数据做简单计算,最终打印到控制台。

导入依赖
<dependency>
	<groupId>org.apache.spark</groupId>
	<artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId>
	<version>2.4.5</version>
</dependency>
编写代码(自动维护offset 方式一)

offset维护在checkpoint中,但是获取StreamingContext的方式需要改变,目前这种方式会丢失消息

//通过DirectAPI连接kafka数据源,获取数据
//自动维护偏移量,偏移量维护在checkpoint中
object Spark05_DirectAPI_Auto01 {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //1.创建SparkConf
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("Spark05_DirectAPI_Auto01").setMaster("local[*]")

    //2.创建StreamingContext
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(3))

    //设置检查点
    //虽然指定了检查点,其只会将offset放到检查点中,但是并没有从检查点中取,还是存在消息丢失的情况
    ssc.checkpoint("D:\\dev\\workspace\\my-bak\\spark-bak\\cp")

    //3.准备Kafka参数
    val kafkaParams: Map[String, String] = Map[String, String](
      ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> "hadoop101:9092,hadoop102:9092,hadoop103:9092",
      ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG -> "bigdata"
    )

    //4.使用DirectAPI自动维护offset的方式读取Kafka数据创建DStream
    val kafkaDStream: InputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](
      ssc,
      kafkaParams,
      Set("mybak"))

    //5.计算WordCount并打印
    kafkaDStream.map(_._2)
      .flatMap(_.split(" "))
      .map((_, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
      .print()

    //6.开启任务
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

通过kafka生产数据,查看效果

编写代码(自动维护offset 方式二)

offset维护在checkpoint中,获取StreamingContext为getActiveOrCreate
这种方式缺点:

  • checkpoint小文件过多
  • checkpoint记录最后offset的时间戳,再次启动的时候会把间隔时间的周期再执行一次
object Spark06_DirectAPI_Auto02 {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val ssc: StreamingContext = StreamingContext.getActiveOrCreate("D:\\dev\\workspace\\my-bak\\spark-bak\\cp", () => getStreamingContext)

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }

  def getStreamingContext: StreamingContext = {
    //1.创建SparkConf
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("DirectAPI_Auto01").setMaster("local[*]")
    
    //2.创建StreamingContext
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(3))
    ssc.checkpoint("D:\\dev\\workspace\\my-bak\\spark-bak\\cp")
    
    //3.准备Kafka参数
    val kafkaParams: Map[String, String] = Map[String, String](
      ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> "hadoop202:9092,hadoop203:9092,hadoop204:9092",
      ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG -> "bigdata"
    )
    
    //4.使用DirectAPI自动维护offset的方式读取Kafka数据创建DStream
    val kafkaDStream: InputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc,
      kafkaParams,
      Set("mybak"))
    
    //5.计算WordCount并打印
    kafkaDStream.map(_._2)
      .flatMap(_.split(" "))
      .map((_, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
      .print()
    
    //6.返回结果
    ssc
  }
}

测试方法如上

编写代码(手动维护offset)
object Spark07_DirectAPI_Handler {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //1.创建SparkConf
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("DirectAPI_Handler").setMaster("local[*]")

    //2.创建StreamingContext
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(3))

    //3.创建Kafka参数
    val kafkaParams: Map[String, String] = Map[String, String](
      ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> "hadoop202:9092,hadoop203:9092,hadoop204:9092",
      ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG -> "bigdata"
    )

    //4.获取上一次消费的位置信息
    //在实际项目中,为了保证数据精准一致性,对数据进行消费处理之后,将偏移量保存在有事务的存储中,如MySQL
    val fromOffsets: Map[TopicAndPartition, Long] = Map[TopicAndPartition, Long](
      TopicAndPartition("mybak", 0) -> 13L,
      TopicAndPartition("mybak", 1) -> 10L
    )

    //5.使用DirectAPI手动维护offset的方式消费数据
    val kafakDStream: InputDStream[String] = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder, String](
      ssc,
      kafkaParams,
      fromOffsets,
      (m: MessageAndMetadata[String, String]) => m.message())

    //6.定义空集合用于存放数据的offset
    var offsetRanges = Array.empty[OffsetRange]

    //7.将当前消费到的offset进行保存
    kafakDStream.transform { rdd =>
      offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
      rdd
    }.foreachRDD { rdd =>
      for (o <- offsetRanges) {
        println(s"${o.fromOffset}-${o.untilOffset}")
      }
    }

    //8.开启任务
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

  }
}

(2)Kafka 0-10 Direct模式

需求

通过SparkStreaming从Kafka读取数据,并将读取过来的数据做简单计算,最终打印到控制台。

导入依赖

为了避免和0-8冲突,新建一个module

<dependency>
     <groupId>org.apache.spark</groupId>
     <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.12</artifactId>
     <version>3.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-core</artifactId>
    <version>2.10.1</version>
</dependency>
编写代码

通过DirectAPI 0-10 消费kafka数据

消费的offset保存在__consumer_offsets主题中

object Spark01_DirectAPI010 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //1.创建SparkConf配置文件对象
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("DirectAPI010").setMaster("local[*]")

    //2.创建StreamingContext对象
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(3))

    //3.构建Kafka参数
    val kafkaParmas: Map[String, Object] = Map[String, Object](
      ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> "hadoop101:9092,hadoop102:9092,hadoop103:9092",
      ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG -> "bigdata",
      ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer",
      ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer]
    )

    //4.消费Kafka数据创建DStream流
    val kafkaDStream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](ssc,
      //位置策略:通过executor和kafka brokers的位置关系,指定计算的executor
      LocationStrategies.PreferConsistent,
      //消费策略
      ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](Set("test"), kafkaParmas))

    //5.计算WordCount并打印
    kafkaDStream.map(_.value())
      .flatMap(_.split(" "))
      .map((_, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
      .print()

    //6.启动采集任务
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

  }

}
查看kafka消费进度

bin/kafka-consumer-groups.sh
–describe --bootstrap-server hadoop101:9092 --group bigdata

(3)消费Kafka数据模式总结

  • 0-8 ReceiverAPI:
  1. 专门的Executor读取数据,速度不统一
    
  2. 跨机器传输数据,WAL
    
  3. Executor读取数据通过多个线程的方式,想要增加并行度,则需要多个流union
    
  4. offset存储在Zookeeper中
    
  • 0-8 DirectAPI:
  1. Executor读取数据并计算
    
  2. 增加Executor个数来增加消费的并行度
    
  3. offset存储
    

​ a) CheckPoint(getActiveOrCreate方式创建StreamingContext)

​ b) 手动维护(有事务的存储系统)

​ c) 获取offset必须在第一个调用的算子中:offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges

  • 0-10 DirectAPI:
  1. Executor读取数据并计算
    
  2. 增加Executor个数来增加消费的并行度
    
  3. offset存储
    

​ a. __consumer_offsets系统主题中

​ b. 手动维护(有事务的存储系统)

二 DStream转换

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原语,如:updateStateByKey()、transform()以及各种Window相关的原语。

1 无状态转化操作

无状态转化操作就是把简单的RDD转化操作应用到每个批次上,也就是转化DStream中的每一个RDD。部分无状态转化操作列在了下表中。注意,针对键值对的DStream转化操作(比如 reduceByKey())要添加import StreamingContext._才能在Scala中使用。

无状态指的是数据,在无状态转换操作下,前一个采集周期的数据不会在下一个采集周期中使用。

在这里插入图片描述

需要记住的是,尽管这些函数看起来像作用在整个流上一样,但事实上每个DStream在内部是由许多RDD(批次)组成,且无状态转化操作是分别应用到每个RDD上的。

例如:reduceByKey()会归约每个时间区间中的数据,但不会归约不同区间之间的数据。

(1)Transform

Transform允许DStream上执行任意的RDD-to-RDD函数。即使这些函数并没有在DStream的API中暴露出来,通过该函数可以方便的扩展Spark API。该函数每一批次调度一次。其实也就是对DStream中的RDD应用转换。

使用transform算子将DS转换为RDD

object Transform {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //创建SparkConf
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("WordCount")

    //创建StreamingContext
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(3))

    //创建DStream,从指定端口获取数据
    val lineDStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("hadoop101", 9999)

    //转换为RDD操作
    //原来操作DS,现在操作DS中包装的底层的RDD
    val wordAndCountDStream: DStream[(String, Int)] = lineDStream.transform(rdd => {

      val words: RDD[String] = rdd.flatMap(_.split(" "))

      val wordAndOne: RDD[(String, Int)] = words.map((_, 1))

      val value: RDD[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKey(_ + _)

      value.sortByKey()
    })

    //打印
    wordAndCountDStream.print

    //启动
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

  }
}

(2)join

两个流之间的join需要两个流的批次大小一致,这样才能做到同时触发计算。计算过程就是对当前批次的两个流中各自的RDD进行join,与两个RDD的join效果相同。

object JoinTest {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //1.创建SparkConf
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("JoinTest")

    //2.创建StreamingContext
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))

    //3.从端口获取数据创建流
    val lineDStream1: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("linux1", 9999)
    val lineDStream2: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("linux2", 8888)

    //4.将两个流转换为KV类型
    val wordToOneDStream: DStream[(String, Int)] = lineDStream1.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1))
    val wordToADStream: DStream[(String, String)] = lineDStream2.flatMap(_.split(" ")).map((_, "a"))

    //5.流的JOIN
    val joinDStream: DStream[(String, (Int, String))] = wordToOneDStream.join(wordToADStream)

    //6.打印
    joinDStream.print()

    //7.启动任务
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

2 有状态转化操作

(1)UpdateStateByKey

UpdateStateByKey原语用于记录历史记录,有时,需要在DStream中跨批次维护状态(例如流计算中累加wordcount)。针对这种情况,updateStateByKey()为我们提供了对一个状态变量的访问,用于键值对形式的DStream。给定一个由(键,事件)对构成的 DStream,并传递一个指定如何根据新的事件更新每个键对应状态的函数,它可以构建出一个新的 DStream,其内部数据为(键,状态) 对。

updateStateByKey() 的结果会是一个新的DStream,其内部的RDD 序列是由每个时间区间对应的(键,状态)对组成的。

updateStateByKey操作使得可以在用新信息进行更新时保持任意的状态。为使用这个功能,需要做下面两步:

  • 定义状态,状态可以是一个任意的数据类型。
  • 定义状态更新函数,用此函数阐明如何使用之前的状态和来自输入流的新值对状态进行更新。

使用updateStateByKey需要对检查点目录进行配置,会使用检查点来保存状态。

更新版的 wordcount

编写代码
object WorldCount {

  def main(args: Array[String]) {

    // 定义更新状态方法
    // 参数values为当前批次单词频度(相同的key对应的value组成的数据集合)
    // state为以往批次单词频度(相同的key的缓冲区数据)
    val updateFunc = (values: Seq[Int], state: Option[Int]) => {
      val currentCount = values.foldLeft(0)(_ + _)
      val previousCount = state.getOrElse(0)
      Some(currentCount + previousCount)
    }

    val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("NetworkWordCount")
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(3))
    ssc.checkpoint("./ck")

    // Create a DStream that will connect to hostname:port, like hadoop102:9999
    val lines = ssc.socketTextStream("hadoop101", 9999)

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

    //import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._ // not necessary since Spark 1.3
    // Count each word in each batch
    val pairs = words.map(word => (word, 1))

    // reduceByKey是无状态的,只会对当前采集周期的数据进行聚合操作
    // 使用updateStateByKey来更新状态,统计从运行开始以来单词总的次数
    val stateDstream = pairs.updateStateByKey[Int](updateFunc)
    stateDstream.print()

    ssc.start()             // Start the computation
    ssc.awaitTermination()  // Wait for the computation to terminate
    //ssc.stop()
  }
}

(2)WindowOperations

Spark Streaming 也提供了窗口计算, 允许执行转换操作作用在一个窗口内的数据。默认情况下, 计算只对一个时间段内的RDD进行, 有了窗口之后, 可以把计算应用到一个指定的窗口内的所有 RDD 上。一个窗口可以包含多个时间段,基于窗口的操作会在一个比StreamingContext的批次间隔更长的时间范围内,通过整合多个批次的结果,计算出整个窗口的结果。所有基于窗口的操作都需要两个参数,分别为窗口时长以及滑动步长。

  • 窗口时长:计算内容的时间范围;
  • 滑动步长:隔多久触发一次计算

注意:这两者都必须为采集周期大小的整数倍。

例如:一小时人流量的变化,窗口(6秒)和间隔(3秒)不一致,不一定从程序启动开始就记录。【趋势变化】

WordCount第三版:3秒一个批次,窗口12秒,滑步6秒。

object WorldCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount")
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(3))
    ssc.checkpoint("./ck")

    // Create a DStream that will connect to hostname:port, like localhost:9999
    val lines = ssc.socketTextStream("linux1", 9999)

    // 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.reduceByKeyAndWindow((a:Int,b:Int) => (a + b),Seconds(12), Seconds(6))

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

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

关于Window的操作还有如下方法:

(1)window(windowLength, slideInterval): 基于对源DStream窗化的批次进行计算返回一个新的Dstream,以上两个参数应该都是采集周期的整数倍;

(2)countByWindow(windowLength, slideInterval): 返回一个滑动窗口计数流中的元素个数;

(3)reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval): 通过使用自定义函数整合滑动区间流元素来创建一个新的单元素流;

(4)reduceByKeyAndWindow(func, windowLength, slideInterval, [numTasks]): 当在一个(K,V)对的DStream上调用此函数,会返回一个新(K,V)对的DStream,此处通过对滑动窗口中批次数据使用reduce函数来整合每个key的value值。

(5)reduceByKeyAndWindow(func, invFunc, windowLength, slideInterval, [numTasks]): 这个函数是上述函数的变化版本,每个窗口的reduce值都是通过用前一个窗的reduce值来递增计算。通过reduce进入到滑动窗口数据并”反向reduce”离开窗口的旧数据来实现这个操作。一个例子是随着窗口滑动对keys的“加”“减”计数。通过前边介绍可以想到,这个函数只适用于”可逆的reduce函数”,也就是这些reduce函数有相应的”反reduce”函数(以参数invFunc形式传入)。如前述函数,reduce任务的数量通过可选参数来配置。

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