一、案例引入
<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}
object NetworkWordCount {
def main(args: Array[String]) {
/*指定时间间隔为 5s*/
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("NetworkWordCount").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)
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。
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。
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 {
def main(args: Array[String]) {
/*
* 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：
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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