Spark Streaming——Spark第一代实时计算引擎

虽然SparkStreaming已经中止更新，Spark的重点也放到了 Structured Streaming ，但因为Spark版本太低或者其余技术选型问题，可能仍是会选择SparkStreaming。
SparkStreaming对于时间窗口，事件时间虽然支撑较少，但仍是能够知足部分的实时计算场景的，SparkStreaming资料较多，这里也作一个简单介绍。

一． 什么是Spark Streaming

Spark Streaming在当时是为了与当时的Apache Storm竞争，也让Spark能够用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特色。Spark Streaming支持的数据输入源不少，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后能够用Spark的高度抽象原语如：map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在不少地方，如HDFS，数据库等。另外Spark Streaming也能和MLlib（机器学习）以及Graphx完美融合。
固然Storm目前已经渐渐淡出，Flink开始大放异彩。

Spark与Storm的对比

2、SparkStreaming入门

Spark Streaming 是 Spark Core API 的扩展，它支持弹性的，高吞吐的，容错的实时数据流的处理。数据能够经过多种数据源获取，例如 Kafka，Flume，Kinesis 以及 TCP sockets，也能够经过例如 map，reduce，join，window 等的高级函数组成的复杂算法处理。最终，处理后的数据能够输出到文件系统，数据库以及实时仪表盘中。事实上，你还能够在 data streams（数据流）上使用 [机器学习] 以及 [图计算] 算法。
在内部，它工做原理以下，Spark Streaming 接收实时输入数据流并将数据切分红多个 batch（批）数据，而后由 Spark 引擎处理它们以生成最终的 stream of results in batches（分批流结果）。

Spark Streaming 提供了一个名为 discretized stream 或 DStream 的高级抽象，它表明一个连续的数据流。DStream 能够从数据源的输入数据流建立，例如 Kafka，Flume 以及 Kinesis，或者在其余 DStream 上进行高层次的操做以建立。在内部，一个 DStream 是经过一系列的 [RDDs] 来表示。

本指南告诉你如何使用 DStream 来编写一个 Spark Streaming 程序。你可使用 Scala，Java 或者 Python（Spark 1.2 版本后引进）来编写 Spark Streaming 程序。

在idea中新建maven项目

引入依赖

<dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
            <version>2.4.4</version>
        </dependency>

Project Structure —— Global Libraries —— 把scala 添加到 add module

新建Scala Class

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}


object Demo {

  //屏蔽日志
  Logger.getLogger("org.apache")setLevel(Level.WARN)

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

    //local会有问题  最少两个线程  一个拿数据 一个计算
    //val conf = new SparkConf().setAppName(s"${this.getClass.getSimpleName}").setMaster("local")
    val conf = new SparkConf().setAppName(s"${this.getClass.getSimpleName}").setMaster("local[2]")

    //时间间隔
    val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(1))

    //接收数据 处理

    //socket  demo
    val value: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)


    val words: DStream[String] = value.flatMap(_.split(" "))

    val wordsTuple: DStream[(String, Int)] = words.map((_, 1))

    val wordcount: DStream[(String, Int)] = wordsTuple.reduceByKey(_ + _)

    //触发action
    wordcount.print()

    ssc.start()

    //保持流的运行  等待程序被终止
    ssc.awaitTermination()

  }

}

测试

下载一个win10 用的netcat

https://eternallybored.org/misc/netcat/

下载netcat 1.12

解压 在目录下启动cmd

输入

nc  -L -p 9999

开始输入单词 在idea中验证接收

原理

初始化StreamingContext

为了初始化一个 Spark Streaming 程序，一个 StreamingContext 对象必需要被建立出来，它是全部的 Spark Streaming 功能的主入口点。

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.streaming._

val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))

appName 参数是展现在集群 UI 界面上的应用程序的名称

master 是local 或者spark集群的url（mesos yarn）

本地测试能够用local[*] 注意要多于两个线程

Second（1）定义的是batch interval 批处理间隔 就是间隔多久去拿一次数据

在定义一个 context 以后,您必须执行如下操做。

1. 经过建立输入 DStreams 来定义输入源。
2. 经过应用转换和输出操做 DStreams 定义流计算（streaming computations）。
3. 开始接收输入而且使用 streamingContext.start() 来处理数据。
4. 使用 streamingContext.awaitTermination() 等待处理被终止（手动或者因为任何错误）。
5. 使用 streamingContext.stop() 来手动的中止处理。

须要记住的几点:

• 一旦一个 context 已经启动，将不会有新的数据流的计算能够被建立或者添加到它。
• 一旦一个 context 已经中止，它不会被从新启动。
• 同一时间内在 JVM 中只有一个 StreamingContext 能够被激活。
• 在 StreamingContext 上的 stop() 一样也中止了 SparkContext。为了只中止 StreamingContext，设置 stop() 的可选参数，名叫 stopSparkContext 为 false。
• 一个 SparkContext 就能够被重用以建立多个 StreamingContexts，只要前一个 StreamingContext 在下一个StreamingContext 被建立以前中止（不中止 SparkContext）。

Discretized Stream or DStream

Discretized Stream or DStream 是 Spark Streaming 提供的基本抽象。它表明了一个连续的数据流。多是数据源接收的流，也多是转换后的流。

DStream就是多个和时间相关的一系列连续RDD的集合，好比本例就是间隔一秒的一堆RDD的集合

DStream也是有依赖关系的

flatMap 操做也是直接做用在DStream上的，就和做用于RDD同样 这样很好理解

咱们先来看数据源接收的流 这种叫作Input DStreams 他会经过Receivers接收器去不一样的数据源接收数据。

Spark Streaming内置了两种数据源：

• 基础的数据源：好比刚才用的socket接收 还有file systems
• 高级的数据源：好比kafka 还有flume kinesis等等

注意本地运行时，不要用local或者local[1],一个线程不够。放到集群上时分配给SparkStreaming的核数必须大于接收器的数量，留一个核去处理数据。

咱们也能够自定义数据源，那咱们就须要本身开发一个接收器。

Transformations

在咱们接收到Dstreams以后能够进行转换操做，常见转换以下：

Transformation（转换）	Meaning（含义）
map(func)	利用函数 func 处理原 DStream 的每一个元素，返回一个新的 DStream。
flatMap(func)	与 map 类似，可是每一个输入项可用被映射为 0 个或者多个输出项。。
filter(func)	返回一个新的 DStream，它仅仅包含原 DStream 中函数 func 返回值为 true 的项。
repartition(numPartitions)	经过建立更多或者更少的 partition 以改变这个 DStream 的并行级别（level of parallelism）。
union(otherStream)	返回一个新的 DStream，它包含源 DStream 和 otherDStream 的全部元素。
count()	经过 count 源 DStream 中每一个 RDD 的元素数量，返回一个包含单元素（single-element）RDDs 的新 DStream。
reduce(func)	利用函数 func 汇集源 DStream 中每一个 RDD 的元素，返回一个包含单元素（single-element）RDDs 的新 DStream。函数应该是相关联的，以使计算能够并行化。
countByValue()	在元素类型为 K 的 DStream上，返回一个（K,long）pair 的新的 DStream，每一个 key 的值是在原 DStream 的每一个 RDD 中的次数。
reduceByKey(func, [numTasks])	当在一个由 (K,V) pairs 组成的 DStream 上调用这个算子时，返回一个新的，由 (K,V) pairs 组成的 DStream，每个 key 的值均由给定的 reduce 函数聚合起来。注意：在默认状况下，这个算子利用了 Spark 默认的并发任务数去分组。你能够用 numTasks 参数设置不一样的任务数。
join(otherStream, [numTasks])	当应用于两个 DStream（一个包含（K,V）对，一个包含 (K,W) 对），返回一个包含 (K, (V, W)) 对的新 DStream。
cogroup(otherStream, [numTasks])	当应用于两个 DStream（一个包含（K,V）对，一个包含 (K,W) 对），返回一个包含 (K, Seq[V], Seq[W]) 的 tuples（元组）。
transform(func)	经过对源 DStream 的每一个 RDD 应用 RDD-to-RDD 函数，建立一个新的 DStream。这个能够在 DStream 中的任何 RDD 操做中使用。
updateStateByKey(func)	返回一个新的 "状态" 的 DStream，其中每一个 key 的状态经过在 key 的先前状态应用给定的函数和 key 的新 valyes 来更新。这能够用于维护每一个 key 的任意状态数据。

这里咱们特别介绍一下updateStateByKey

咱们若是须要对历史数据进行统计，可能须要去kafka里拿一下以前留存的数据，也能够用updateStateByKey这个方法。

//保存状态  聚合相同的单词
    val  wordcount = wordsTuple.updateStateByKey[Int](
      //updateFunction _
      (newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int])=> {
        val newCount = Some(newValues.sum + runningCount.getOrElse(0))
        newCount
      }
    )

好比刚才的单词计数，咱们只能统计每一次发过来的消息，可是若是但愿统计屡次消息就须要用到这个，咱们要指定一个checkpoint，就是从哪开始算。

//增长成员变量
val checkpointDir = "./ckp"

//在方法中加入checkpoint
ssc.checkpoint(checkpointDir)
    val value: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
    value.checkpoint(Seconds(4))//官方建议批次时间的1-5倍

这时候咱们创建StreamingContext的方法就要改变了 咱们把刚才的建立过程提取成方法。

def creatingFunc():StreamingContext = {

    val conf = new SparkConf().setAppName(s"${this.getClass.getSimpleName}").setMaster("local[*]")
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))

    ssc.checkpoint(checkpointDir)


    val value: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

    value.checkpoint(Seconds(4))//官方建议批次时间的1-5倍

    val words: DStream[String] = value.flatMap(_.split(" "))

    val wordsTuple: DStream[(String, Int)] = words.map((_, 1))


    //保存状态  聚合相同的单词
    val  wordcount = wordsTuple.updateStateByKey[Int](
      //updateFunction _
      (newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int])=> {
        val newCount = Some(newValues.sum + runningCount.getOrElse(0))
        newCount
      }
    )

    //触发action
    wordcount.print()
    ssc
  }

在mian函数中修改成：

def main(args: Array[String]): Unit = {
      val ssc = StreamingContext.getOrCreate(checkpointDir,creatingFunc _)
      ssc.start()
      //保持流的运行  等待程序被终止
      ssc.awaitTermination()
}

这样就是，若是有checkpoint，程序会在checkpoint中把程序加载回来（程序被保存为二进制），没有checkpoint的话才会建立。

将目录下的checkpoint删除，就能够将状态删除。

生产中updateStateByKey因为会将数据备份要慎重使用，能够考虑用hbase，redis等作替代。或者借助kafka作聚合处理。

//若是不用updatestateByKey  能够考虑redis
    wordsTuple.foreachRDD(rdd => {
      rdd.foreachPartition(i =>
        {
          //redis
        }
      )
    })

窗口操做

Spark Streaming 也支持 _windowed computations（窗口计算），它容许你在数据的一个滑动窗口上应用 transformation（转换）。

如上图显示，窗口在源 DStream 上 _slides（滑动），任何一个窗口操做都须要指定两个参数：

• window length（窗口长度） - 窗口的持续时间。
• sliding interval（滑动间隔） - 执行窗口操做的间隔。

好比计算过去30秒的词频：

val windowedWordCounts = pairs.reduceByKeyAndWindow((a:Int,b:Int) => (a + b), Seconds(30), Seconds(10))

一些经常使用的窗口操做以下所示，这些操做都须要用到上文提到的两个参数 - windowLength（窗口长度） 和 slideInterval（滑动的时间间隔）。

Transformation（转换）	Meaning（含义）
window(windowLength, slideInterval)	返回一个新的 DStream，它是基于 source DStream 的窗口 batch 进行计算的。
countByWindow(windowLength, slideInterval)	返回 stream（流）中滑动窗口元素的数
reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval)	返回一个新的单元素 stream（流），它经过在一个滑动间隔的 stream 中使用 func 来聚合以建立。该函数应该是 associative（关联的）且 commutative（可交换的），以便它能够并行计算
reduceByKeyAndWindow(func, windowLength, slideInterval, [numTasks])	在一个 (K, V) pairs 的 DStream 上调用时，返回一个新的 (K, V) pairs 的 Stream，其中的每一个 key 的 values 是在滑动窗口上的 batch 使用给定的函数 func 来聚合产生的。Note（注意）: 默认状况下，该操做使用 Spark 的默认并行任务数量（local model 是 2，在 cluster mode 中的数量经过 spark.default.parallelism 来肯定）来作 grouping。您能够经过一个可选的 numTasks 参数来设置一个不一样的 tasks（任务）数量。
reduceByKeyAndWindow(func, invFunc, windowLength, slideInterval, [numTasks])	上述 reduceByKeyAndWindow() 的更有效的一个版本，其中使用前一窗口的 reduce 值逐渐计算每一个窗口的 reduce值。这是经过减小进入滑动窗口的新数据，以及 “inverse reducing（逆减）” 离开窗口的旧数据来完成的。一个例子是当窗口滑动时”添加” 和 “减” keys 的数量。然而，它仅适用于 “invertible reduce functions（可逆减小函数）”，即具备相应 “inverse reduce（反向减小）” 函数的 reduce 函数（做为参数 invFunc </ i>）。像在 reduceByKeyAndWindow 中的那样，reduce 任务的数量能够经过可选参数进行配置。请注意，针对该操做的使用必须启用 checkpointing.
countByValueAndWindow(windowLength, slideInterval, [numTasks])	在一个 (K, V) pairs 的 DStream 上调用时，返回一个新的 (K, Long) pairs 的 DStream，其中每一个 key 的 value 是它在一个滑动窗口以内的频次。像 code>reduceByKeyAndWindow 中的那样，reduce 任务的数量能够经过可选参数进行配置。

Join操做

在 Spark Streaming 中能够执行不一样类型的 join

val stream1: DStream[String, String] = ...
val stream2: DStream[String, String] = ...
val joinedStream = stream1.join(stream2)
//也能够用窗口
val windowedStream1 = stream1.window(Seconds(20))
val windowedStream2 = stream2.window(Minutes(1))
val joinedStream = windowedStream1.join(windowedStream2)

DStreams输出操做

输出操做容许将 DStream 的数据推送到外部系统，如数据库或文件系统。

会触发全部变换的执行，相似RDD的action操做。有以下操做：

Output Operation	Meaning
print()	在运行流应用程序的 driver 节点上的DStream中打印每批数据的前十个元素。这对于开发和调试颇有用。
Python API 这在 Python API 中称为 pprint()。
saveAsTextFiles(prefix, [suffix])	将此 DStream 的内容另存为文本文件。每一个批处理间隔的文件名是根据 前缀 和 后缀_："prefix-TIME_IN_MS[.suffix]"_ 生成的。
saveAsObjectFiles(prefix, [suffix])	将此 DStream 的内容另存为序列化 Java 对象的 SequenceFiles。每一个批处理间隔的文件名是根据 前缀 和 后缀_："prefix-TIME_IN_MS[.suffix]"_ 生成的。
Python API 这在Python API中是不可用的。
saveAsHadoopFiles(prefix, [suffix])	将此 DStream 的内容另存为 Hadoop 文件。每一个批处理间隔的文件名是根据 前缀 和 后缀_："prefix-TIME_IN_MS[.suffix]"_ 生成的。
Python API 这在Python API中是不可用的。
foreachRDD(func)	对从流中生成的每一个 RDD 应用函数 func 的最通用的输出运算符。此功能应将每一个 RDD 中的数据推送到外部系统，例如将 RDD 保存到文件，或将其经过网络写入数据库。请注意，函数 func 在运行流应用程序的 driver 进程中执行，一般会在其中具备 RDD 动做，这将强制流式传输 RDD 的计算。

foreachRDD设计模式使用

dstream.foreachRDD容许将数据发送到外部系统。

但咱们不要每次都建立一个链接，解决方案以下：

减小开销，分区分摊开销

dstream.foreachRDD { rdd =>
  rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
    val connection = createNewConnection()
    partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))
    connection.close()
  }
}

更好的作法是用静态资源池：

dstream.foreachRDD { rdd =>
  rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
    // ConnectionPool is a static, lazily initialized pool of connections
    val connection = ConnectionPool.getConnection()
    partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))
    ConnectionPool.returnConnection(connection)  // return to the pool for future reuse
  }
}

链接Kafka

Apache Kafka是一个高性能的消息系统，由Scala 写成。是由Apache 软件基金会开发的一个开源消息系统项目。

Kafka 最初是由LinkedIn 开发，并于2011 年初开源。2012 年10 月从Apache Incubator 毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统1、高通量、低等待（低延时）的平台。

更多kafka相关请查看Kafka入门宝典（详细截图版）

Spark Streaming 2.4.4兼容 kafka 0.10.0 或者更高的版本

Spark Streaming在2.3.0版本以前是提供了对kafka 0.8 和 0.10的支持的 ，不过在2.3.0之后对0.8的支持取消了。

Note: Kafka 0.8 support is deprecated as of Spark 2.3.0.

	spark-streaming-kafka-0-8	spark-streaming-kafka-0-10
Broker Version	0.8.2.1 or higher	0.10.0 or higher
API Maturity	Deprecated	Stable
Language Support	Scala, Java, Python	Scala, Java
Receiver DStream	Yes	No
Direct DStream	Yes	Yes
SSL / TLS Support	No	Yes
Offset Commit API	No	Yes
Dynamic Topic Subscription	No	Yes

Receiver

这里简单介绍一下对kafka0.8的一种支持方式：基于Receiver

依赖：

groupId = org.apache.spark
 artifactId = spark-streaming-kafka-0-8_2.12
 version = 2.4.4

import org.apache.spark.streaming.kafka._

 val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext,
     [ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Kafka partitions to consume])

这种状况 程序停掉数据会丢失，为了避免丢失本身又写了一份，这种是不少余的。

因为采用了kafka高阶api，偏移量offset不可控。

Direct

Kafka 0.10.0版本之后,采用了更好的一种Direct方式，这种咱们须要本身维护偏移量offset。

直连方式 并行度会更高 生产环境用的最多，0.8版本须要在zk或者redis等地方本身维护偏移量。咱们使用0.10以上版本支持本身设置偏移量，咱们只须要本身将偏移量写回kafka就能够。

依赖

groupId = org.apache.spark
artifactId = spark-streaming-kafka-0-10_2.12
version = 2.4.4

kafka 0.10之后 能够将offset写回kafka 咱们不须要本身维护offset了，具体代码以下：

val conf = new SparkConf().setAppName("KafkaStreaming").setMaster("local[*]")
    val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(2))
    val kafkaParams = Map[String, Object](
      "bootstrap.servers" -> "localhost:9092,anotherhost:9092",
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "group.id" -> "use_a_separate_group_id_for_each_stream",
      //latest  none   earliest
      "auto.offset.reset" -> "earliest",
      //自动提交偏移量 false
      "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
    )
    //val topics = Array("topicA", "topicB")
    val topics = Array("test_topic")
    val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
      ssc,
      // 与kafka broker不在一个节点上  用不一样策略
      //在一个节点用 PreferBrokers策略  不多见
      LocationStrategies.PreferConsistent,
      ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
    )
    stream.foreachRDD(rdd => {
      //普通的RDD不能强转HasOffsetRanges   但kafkaRDD有 with这个特性 能够强转
      val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
      //处理数据 计算逻辑
      rdd.foreachPartition { iter =>
        //一次处理一个分区的数据  获取这个分区的偏移量
        //计算完之后修改偏移量  要开启事务 相似数据库 connection -> conn.setAutoCommit(false) 各类操做  conn.commit(); conn.rollback()
        //获取偏移量  若是要本身记录的话这个
        //val o: OffsetRange = offsetRanges(TaskContext.get.partitionId)
        //println(s"${o.topic} ${o.partition} ${o.fromOffset} ${o.untilOffset}")
        //处理数据
         iter.foreach(println)
      }
      //kafka 0.10新特性  处理完数据后  将偏移量写回kafka
      // some time later, after outputs have completed
      //kafka有一个特殊的topic  保存偏移量
      stream.asInstanceOf[CanCommitOffsets].commitAsync(offsetRanges)
    })

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