Spark Streaming 基本操作

Spark Streaming 基本操作

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一、案例引入
        3.1 StreamingContext
        3.2 数据源
        3.3 服务的启动与停止
二、Transformation
        2.1 DStream与RDDs
        2.2 updateStateByKey
        2.3 启动测试
三、输出操作
        3.1 输出API
        3.1 foreachRDD
        3.3 代码说明
        3.4 启动测试

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一、案例引入

这里先引入一个基本的案例来演示流的创建：获取指定端口上的数据并进行词频统计。项目依赖和代码实现如下：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId>
    <version>2.4.3</version>
</dependency>

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
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object NetworkWordCount {
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  def main(args: Array[String]) {
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    /*指定时间间隔为 5s*/
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("NetworkWordCount").setMaster("local[2]")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
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    /*创建文本输入流,并进行词频统计*/
    val lines = ssc.socketTextStream("hadoop001", 9999)
    lines.flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _).print()
​
    /*启动服务*/
    ssc.start()
    /*等待服务结束*/
    ssc.awaitTermination()
  }
}

使用本地模式启动 Spark 程序，然后使用 nc -lk 9999 打开端口并输入测试数据：

[root@hadoop001 ~]#  nc -lk 9999
hello world hello spark hive hive hadoop
storm storm flink azkaban

此时控制台输出如下，可以看到已经接收到数据并按行进行了词频统计。

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下面针对示例代码进行讲解：

3.1 StreamingContext

Spark Streaming 编程的入口类是 StreamingContext，在创建时候需要指明 sparkConf 和 batchDuration(批次时间)，Spark 流处理本质是将流数据拆分为一个个批次，然后进行微批处理，batchDuration 就是批次拆分的时间间隔。这个时间可以根据业务需求和服务器性能进行指定，如果业务要求低延迟并且服务器性能也允许，则这个时间可以指定得很短。

这里需要注意的是：示例代码使用的是本地模式，配置为 local[2]，这里不能配置为 local[1]。这是因为对于流数据的处理，Spark 必须有一个独立的 Executor 来接收数据，然后再由其他的 Executors 来处理，所以为了保证数据能够被处理，至少要有 2 个 Executors。这里我们的程序只有一个数据流，在并行读取多个数据流的时候，也需要保证有足够的 Executors 来接收和处理数据。

3.2 数据源

在示例代码中使用的是 socketTextStream 来创建基于 Socket 的数据流，实际上 Spark 还支持多种数据源，分为以下两类：

• 基本数据源：包括文件系统、Socket 连接等；

• 高级数据源：包括 Kafka，Flume，Kinesis 等。

在基本数据源中，Spark 支持监听 HDFS 上指定目录，当有新文件加入时，会获取其文件内容作为输入流。创建方式如下：

// 对于文本文件，指明监听目录即可
streamingContext.textFileStream(dataDirectory)
// 对于其他文件，需要指明目录，以及键的类型、值的类型、和输入格式
streamingContext.fileStream[KeyClass, ValueClass, InputFormatClass](dataDirectory)

被监听的目录可以是具体目录，如 hdfs://host:8040/logs/；也可以使用通配符，如 hdfs://host:8040/logs/2017/*。

关于高级数据源的整合单独整理至：Spark Streaming 整合 Flume 和 Spark Streaming 整合 Kafka

3.3 服务的启动与停止

在示例代码中，使用 streamingContext.start() 代表启动服务，此时还要使用 streamingContext.awaitTermination() 使服务处于等待和可用的状态，直到发生异常或者手动使用 streamingContext.stop() 进行终止。

二、Transformation

2.1 DStream与RDDs

DStream 是 Spark Streaming 提供的基本抽象。它表示连续的数据流。在内部，DStream 由一系列连续的 RDD 表示。所以从本质上而言，应用于 DStream 的任何操作都会转换为底层 RDD 上的操作。例如，在示例代码中 flatMap 算子的操作实际上是作用在每个 RDDs 上 (如下图)。因为这个原因，所以 DStream 能够支持 RDD 大部分的transformation算子。

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2.2 updateStateByKey

除了能够支持 RDD 的算子外，DStream 还有部分独有的transformation算子，这当中比较常用的是 updateStateByKey。文章开头的词频统计程序，只能统计每一次输入文本中单词出现的数量，想要统计所有历史输入中单词出现的数量，可以使用 updateStateByKey 算子。代码如下：

object NetworkWordCountV2 {
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  def main(args: Array[String]) {
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    /*
     * 本地测试时最好指定 hadoop 用户名,否则会默认使用本地电脑的用户名,
     * 此时在 HDFS 上创建目录时可能会抛出权限不足的异常
     */
    System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root")
      
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("NetworkWordCountV2").setMaster("local[2]")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
    /*必须要设置检查点*/
    ssc.checkpoint("hdfs://hadoop001:8020/spark-streaming")
    val lines = ssc.socketTextStream("hadoop001", 9999)
    lines.flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1))
      .updateStateByKey[Int](updateFunction _)   //updateStateByKey 算子
      .print()
​
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
​
  /**
    * 累计求和
    *
    * @param currentValues 当前的数据
    * @param preValues     之前的数据
    * @return 相加后的数据
    */
  def updateFunction(currentValues: Seq[Int], preValues: Option[Int]): Option[Int] = {
    val current = currentValues.sum
    val pre = preValues.getOrElse(0)
    Some(current + pre)
  }
}

使用 updateStateByKey 算子，你必须使用 ssc.checkpoint() 设置检查点，这样当使用 updateStateByKey 算子时，它会去检查点中取出上一次保存的信息，并使用自定义的 updateFunction 函数将上一次的数据和本次数据进行相加，然后返回。

2.3 启动测试

在监听端口输入如下测试数据：

[root@hadoop001 ~]#  nc -lk 9999
hello world hello spark hive hive hadoop
storm storm flink azkaban
hello world hello spark hive hive hadoop
storm storm flink azkaban

此时控制台输出如下，所有输入都被进行了词频累计：

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同时在输出日志中还可以看到检查点操作的相关信息：

# 保存检查点信息
19/05/27 16:21:05 INFO CheckpointWriter: Saving checkpoint for time 1558945265000 ms 
to file 'hdfs://hadoop001:8020/spark-streaming/checkpoint-1558945265000'
​
# 删除已经无用的检查点信息
19/05/27 16:21:30 INFO CheckpointWriter: 
Deleting hdfs://hadoop001:8020/spark-streaming/checkpoint-1558945265000

三、输出操作

3.1 输出API

Spark Streaming 支持以下输出操作：

Output Operation	Meaning
print()	在运行流应用程序的 driver 节点上打印 DStream 中每个批次的前十个元素。用于开发调试。
saveAsTextFiles(prefix, [suffix])	将 DStream 的内容保存为文本文件。每个批处理间隔的文件名基于前缀和后缀生成：“prefix-TIME_IN_MS [.suffix]”。
saveAsObjectFiles(prefix, [suffix])	将 DStream 的内容序列化为 Java 对象，并保存到 SequenceFiles。每个批处理间隔的文件名基于前缀和后缀生成：“prefix-TIME_IN_MS [.suffix]”。
saveAsHadoopFiles(prefix, [suffix])	将 DStream 的内容保存为 Hadoop 文件。每个批处理间隔的文件名基于前缀和后缀生成：“prefix-TIME_IN_MS [.suffix]”。
foreachRDD(func)	最通用的输出方式，它将函数 func 应用于从流生成的每个 RDD。此函数应将每个 RDD 中的数据推送到外部系统，例如将 RDD 保存到文件，或通过网络将其写入数据库。

前面的四个 API 都是直接调用即可，下面主要讲解通用的输出方式 foreachRDD(func)，通过该 API 你可以将数据保存到任何你需要的数据源。

3.1 foreachRDD

这里我们使用 Redis 作为客户端，对文章开头示例程序进行改变，把每一次词频统计的结果写入到 Redis，并利用 Redis 的 HINCRBY 命令来进行词频统计。这里需要导入 Jedis 依赖：

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>2.9.0</version>
</dependency>

具体实现代码如下:

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import redis.clients.jedis.Jedis

object NetworkWordCountToRedis {

    def main(args: Array[String]) {

    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("NetworkWordCountToRedis").setMaster("local[2]")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))

    /*创建文本输入流,并进行词频统计*/
    val lines = ssc.socketTextStream("hadoop001", 9999)
    val pairs: DStream[(String, Int)] = lines.flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)
     /*保存数据到 Redis*/
    pairs.foreachRDD { rdd =>
      rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
        var jedis: Jedis = null
        try {
          jedis = JedisPoolUtil.getConnection
          partitionOfRecords.foreach(record => jedis.hincrBy("wordCount", record._1, record._2))
        } catch {
          case ex: Exception =>
            ex.printStackTrace()
        } finally {
          if (jedis != null) jedis.close()
        }
      }
    }
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

其中 JedisPoolUtil 的代码如下：

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

public class JedisPoolUtil {

    /* 声明为 volatile 防止指令重排序 */
    private static volatile JedisPool jedisPool = null;
    private static final String HOST = "localhost";
    private static final int PORT = 6379;

    /* 双重检查锁实现懒汉式单例 */
    public static Jedis getConnection() {
        if (jedisPool == null) {
            synchronized (JedisPoolUtil.class) {
                if (jedisPool == null) {
                    JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
                    config.setMaxTotal(30);
                    config.setMaxIdle(10);
                    jedisPool = new JedisPool(config, HOST, PORT);
                }
            }
        }
        return jedisPool.getResource();
    }
}

3.3 代码说明

这里将上面保存到 Redis 的代码单独抽取出来，并去除异常判断的部分。精简后的代码如下：

pairs.foreachRDD { rdd =>
  rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
    val jedis = JedisPoolUtil.getConnection
    partitionOfRecords.foreach(record => jedis.hincrBy("wordCount", record._1, record._2))
    jedis.close()
  }
}

这里可以看到一共使用了三次循环，分别是循环 RDD，循环分区，循环每条记录，上面我们的代码是在循环分区的时候获取连接，也就是为每一个分区获取一个连接。但是这里大家可能会有疑问：为什么不在循环 RDD 的时候，为每一个 RDD 获取一个连接，这样所需要的连接数会更少。实际上这是不可行的，如果按照这种情况进行改写，如下：

pairs.foreachRDD { rdd =>
    val jedis = JedisPoolUtil.getConnection
    rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
        partitionOfRecords.foreach(record => jedis.hincrBy("wordCount", record._1, record._2))
    }
    jedis.close()
}

此时在执行时候就会抛出 Caused by: java.io.NotSerializableException: redis.clients.jedis.Jedis，这是因为在实际计算时，Spark 会将对 RDD 操作分解为多个 Task，Task 运行在具体的 Worker Node 上。在执行之前，Spark 会对任务进行闭包，之后闭包被序列化并发送给每个 Executor，而 Jedis 显然是不能被序列化的，所以会抛出异常。

第二个需要注意的是 ConnectionPool 最好是一个静态，惰性初始化连接池 。这是因为 Spark 的转换操作本身就是惰性的，且没有数据流时不会触发写出操作，所以出于性能考虑，连接池应该是惰性的，因此上面 JedisPool 在初始化时采用了懒汉式单例进行惰性初始化。

3.4 启动测试

在监听端口输入如下测试数据：

[root@hadoop001 ~]#  nc -lk 9999
hello world hello spark hive hive hadoop
storm storm flink azkaban
hello world hello spark hive hive hadoop
storm storm flink azkaban

使用 Redis Manager 查看写入结果 (如下图),可以看到与使用 updateStateByKey 算子得到的计算结果相同。

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