spark streaming学习

1 spark streaming

1.1 Spark Streaming 介绍

批量计算

 

 流计算

 

1.2 Spark Streaming 入门

 Netcat 的使用

 项目实例

目标：使用 Spark Streaming 程序和 Socket server 进行交互, 从 Server 处获取实时传输过来的字符串, 拆开单词并统计单词数量, 最后打印出来每一个小批次的单词数量

 步骤： 

package cn.itcast.streaming
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
object StreamingWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.初始化
    val sparkConf=new SparkConf().setAppName("streaming").setMaster("local[2]")
    val ssc=new StreamingContext(sparkConf,Seconds(5))
    ssc.sparkContext.setLogLevel("WARN")
    val lines: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream(
      hostname = "192.168.31.101",
      port = 9999,
      storageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER
    )
    //2.数据处理
    //2.1把句子拆单词
    val words: DStream[String] =lines.flatMap(_.split(" "))
    val tuples: DStream[(String, Int)] =words.map((_,1))
    val counts: DStream[(String, Int)] =tuples.reduceByKey(_+_)
    //3.展示
    counts.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

  }
}

开始进行交互：

 

注意：

Spark Streaming 并不是真正的来一条数据处理一条

Spark Streaming 的处理机制叫做小批量, 英文叫做 mini-batch, 是收集了一定时间的数据后生成 RDD, 后针对 RDD 进行各种转换操作, 这个原理提现在如下两个地方

• 控制台中打印的结果是一个批次一个批次的, 统计单词数量也是按照一个批次一个批次的统计

• 多长时间生成一个 RDD 去统计呢? 由 new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1)) 这段代码中的第二个参数指定批次生成的时间

Spark Streaming 中至少要有两个线程

在使用 spark-submit 启动程序的时候, 不能指定一个线程

• 主线程被阻塞了, 等待程序运行

• 需要开启后台线程获取数据

1.3 各种算子

 

• 这些算子类似 RDD, 也会生成新的 DStream

• 这些算子操作最终会落到每一个 DStream 生成的 RDD 中

算子	释义
flatMap	lines.flatMap(_.split(" ")) 将一个数据一对多的转换为另外的形式, 规则通过传入函数指定
map	words.map(x => (x, 1)) 一对一的转换数据
reduceByKey	words.reduceByKey(_ + _) 这个算子需要特别注意, 这个聚合并不是针对于整个流, 而是针对于某个批次的数据

2 Structured Streaming

2.1 Spark 编程模型的进化过程

编程模型	解释
RDD	rdd.flatMap(_.split(" ")) .map((_, 1)) .reduceByKey(_ + _) .collect 针对自定义数据对象进行处理, 可以处理任意类型的对象, 比较符合面向对象 RDD 无法感知到数据的结构, 无法针对数据结构进行编程
DataFrame	spark.read .csv("...") .where($"name" =!= "") .groupBy($"name") .show() DataFrame 保留有数据的元信息, API 针对数据的结构进行处理, 例如说可以根据数据的某一列进行排序或者分组 DataFrame 在执行的时候会经过 Catalyst 进行优化, 并且序列化更加高效, 性能会更好 DataFrame 只能处理结构化的数据, 无法处理非结构化的数据, 因为 DataFrame 的内部使用 Row 对象保存数据 Spark 为 DataFrame 设计了新的数据读写框架, 更加强大, 支持的数据源众多
Dataset	spark.read .csv("...") .as[Person] .where(_.name != "") .groupByKey(_.name) .count() .show() Dataset 结合了 RDD 和 DataFrame 的特点, 从 API 上即可以处理结构化数据, 也可以处理非结构化数据 Dataset 和 DataFrame 其实是一个东西, 所以 DataFrame 的性能优势, 在 Dataset 上也有

2.2 Spark Streaming 和 Structured Streaming

Spark Streaming 时代

• Spark Streaming 其实就是 RDD 的 API 的流式工具, 其本质还是 RDD, 存储和执行过程依然类似 RDD

Structured Streaming 时代

• Structured Streaming 其实就是 Dataset 的 API 的流式工具, API 和 Dataset 保持高度一致

Spark Streaming 和 Structured Streaming

• Structured Streaming 相比于 Spark Streaming 的进步就类似于 Dataset 相比于 RDD 的进步

• 另外还有一点, Structured Streaming 已经支持了连续流模型, 也就是类似于 Flink 那样的实时流, 而不是小批量, 但在使用的时候仍然有限制, 大部分情况还是应该采用小批量模式

在 2.2.0 以后 Structured Streaming 被标注为稳定版本, 意味着以后的 Spark 流式开发不应该在采用 Spark Streaming 了

2.1 Structured Streaming 入门案例

需求

• 编写一个流式计算的应用, 不断的接收外部系统的消息

• 对消息中的单词进行词频统计

• 统计全局的结果

步骤：

package cn.itcast.structured

import org.apache.spark.sql.streaming.OutputMode
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}
object SocketWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建SparkSession
    val spark=SparkSession.builder().master("local[5]")
      .appName("structured")
      .getOrCreate()
    spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
    import spark.implicits._
    //2.数据集的生成，数据读取
    val source: DataFrame =spark.readStream
      .format("socket")
      .option("host","192.168.31.101")
      .option("port",9999)
      .load()
    val sourceDS: Dataset[String] = source.as[String]
    //3.数据的处理
    val words=sourceDS.flatMap(_.split(" "))
      .map((_,1))
      .groupByKey(_._1)
      .count()
    //4.结果集的生成和输出
    words.writeStream
      .outputMode(OutputMode.Complete())
      .format("console")
      .start()
      .awaitTermination()

  }
}

交互结果：

 

从结果集中可以观察到以下内容

• Structured Streaming 依然是小批量的流处理

• Structured Streaming 的输出是类似 DataFrame 的, 也具有 Schema, 所以也是针对结构化数据进行优化的

• 从输出的时间特点上来看, 是一个批次先开始, 然后收集数据, 再进行展示, 这一点和 Spark Streaming 不太一样

2.1 从 HDFS 中读取数据

使用 Structured Streaming 整合 HDFS, 从其中读取数据的能力

步骤

1. 案例结构

2. 产生小文件并推送到 HDFS

3. 流式计算统计 HDFS 上的小文件

4. 运行和总结

实验步骤：

Step1：利用py产生文件源源不断向hdfs上传文件

Step2：编写 Structured Streaming 程序处理数据

py代码：

import os
for index in range(100):
 content = """
    {"name": "Michael"}
    {"name": "Andy", "age": 30}
    {"name": "Justin", "age": 19}
    """

    file_name = "/export/dataset/text{0}.json".format(index)

    with open(file_name, "w") as file:
        file.write(content)

    os.system("/export/servers/hadoop-2.7.5/bin/hdfs dfs -mkdir -p /dataset/dataset/")
    os.system("/export/servers/hadoop-2.7.5/bin/hdfs dfs -put {0} /dataset/dataset/".format(file_name))

spark处理流式文件

package cn.itcast.structured
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.streaming.OutputMode
import org.apache.spark.sql.types.{StructField, StructType}
object HDFSSource {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    System.setProperty("hadoop.home.dir","C:\\winutil")
    //1.创建SparkSession
    val spark=SparkSession.builder()
      .appName("hdfs_source")
      .master("local[6]")
      .getOrCreate()
    //2.数据读取
    val schema=new StructType()
        .add("name","string")
        .add("age","integer")
    val source=spark.readStream
        .schema(schema)
      .json("hdfs://hadoop101:8020/dataset/dataset")
    //3.输出结果
    source.writeStream
      .outputMode(OutputMode.Append())
      .format("console")
      .start()
      .awaitTermination()
  }
}

总结

1. Python 生成文件到 HDFS, 这一步在真实环境下, 可能是由 Flume 和 Sqoop 收集并上传至 HDFS

2. Structured Streaming 从 HDFS 中读取数据并处理

3. Structured Streaming 讲结果表展示在控制台

 

转载自：https://www.cnblogs.com/xiaofengzai/p/14284502.html