Spark Streaming updateStateByKey案例实战和内幕源码解密
本节课程主要分二个部分：
一、Spark Streaming updateStateByKey案例实战
二、Spark Streaming updateStateByKey源码解密
第一部分：
updateStateByKey的主要功能是随着时间的流逝，在Spark Streaming中可以为每一个可以通过CheckPoint来维护一份state状态，通过更新函数对该key的状态不断更新；对每一个新批次的数据（batch）而言，Spark Streaming通过使用updateStateByKey为已经存在的key进行state的状态更新（对每个新出现的key，会同样执行state的更新函数操作）；但是如果通过更新函数对state更新后返回none的话，此时刻key对应的state状态被删除掉，需要特别说明的是state可以是任意类型的数据结构，这就为我们的计算带来无限的想象空间；
非常重要：
如果要不断的更新每个key的state，就一定会涉及到状态的保存和容错，这个时候就需要开启checkpoint机制和功能，需要说明的是checkpoint的数据可以保存一些存储在文件系统上的内容，例如：程序未处理的但已经拥有状态的数据。
补充说明：
关于流式处理对历史状态进行保存和更新具有重大实用意义，例如进行广告（投放广告和运营广告效果评估的价值意义，热点随时追踪、热力图）
案例实战源码：
1.编写源码：
ackage org.apache.spark.examples.streaming;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import com.google.common.base.Optional;
import scala.Tuple2;
public class UpdateStateByKeyDemo {
public static void main(String[] args) {
/*
* 第一步：配置SparkConf：
* 1，至少2条线程：因为Spark Streaming应用程序在运行的时候，至少有一条
* 线程用于不断的循环接收数据，并且至少有一条线程用于处理接受的数据（否则的话无法
* 有线程用于处理数据，随着时间的推移，内存和磁盘都会不堪重负）；
* 2，对于集群而言，每个Executor一般肯定不止一个Thread，那对于处理Spark Streaming的
* 应用程序而言，每个Executor一般分配多少Core比较合适？根据我们过去的经验，5个左右的
* Core是最佳的（一个段子分配为奇数个Core表现最佳，例如3个、5个、7个Core等）；
*/
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").
setAppName("UpdateStateByKeyDemo");
/*
* 第二步：创建SparkStreamingContext：
* 1，这个是SparkStreaming应用程序所有功能的起始点和程序调度的核心
* SparkStreamingContext的构建可以基于SparkConf参数，也可基于持久化的SparkStreamingContext的内容
* 来恢复过来（典型的场景是Driver崩溃后重新启动，由于Spark Streaming具有连续7*24小时不间断运行的特征，
* 所有需要在Driver重新启动后继续上衣系的状态，此时的状态恢复需要基于曾经的Checkpoint）；
* 2，在一个Spark Streaming应用程序中可以创建若干个SparkStreamingContext对象，使用下一个SparkStreamingContext
* 之前需要把前面正在运行的SparkStreamingContext对象关闭掉，由此，我们获得一个重大的启发SparkStreaming框架也只是
* Spark Core上的一个应用程序而已，只不过Spark Streaming框架箱运行的话需要Spark工程师写业务逻辑处理代码；
*/
JavaStreamingContext jsc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5));
//报错解决办法做checkpoint,开启checkpoint机制，把checkpoint中的数据放在这里设置的目录中，
//生产环境下一般放在HDFS中
jsc.checkpoint("/usr/local/tmp/checkpoint");
/*
* 第三步：创建Spark Streaming输入数据来源input Stream：
* 1，数据输入来源可以基于File、HDFS、Flume、Kafka、Socket等
* 2, 在这里我们指定数据来源于网络Socket端口，Spark Streaming连接上该端口并在运行的时候一直监听该端口
* 的数据（当然该端口服务首先必须存在）,并且在后续会根据业务需要不断的有数据产生(当然对于Spark Streaming
* 应用程序的运行而言，有无数据其处理流程都是一样的)；
* 3,如果经常在每间隔5秒钟没有数据的话不断的启动空的Job其实是会造成调度资源的浪费，因为并没有数据需要发生计算，所以
* 实例的企业级生成环境的代码在具体提交Job前会判断是否有数据，如果没有的话就不再提交Job；
*/
JavaReceiverInputDStream lines = jsc.socketTextStream("hadoop100", 9999);
/*
* 第四步：接下来就像对于RDD编程一样基于DStream进行编程！！！原因是DStream是RDD产生的模板（或者说类），在Spark Streaming具体
* 发生计算前，其实质是把每个Batch的DStream的操作翻译成为对RDD的操作！！！
*对初始的DStream进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
* 第4.1步：讲每一行的字符串拆分成单个的单词
*/
JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() { //如果是Scala，由于SAM转换，所以可以写成val words = lines.flatMap { line => line.split(" ")}
@Override
public Iterable<String> call(String line) throws Exception {
return Arrays.asList(line.split(" "));
}
});
/*
* 第四步：对初始的DStream进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
* 第4.2步：在单词拆分的基础上对每个单词实例计数为1，也就是word => (word, 1)
*/
JavaPairDStream<String, Integer> pairs = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception {
return new Tuple2<String, Integer>(word, 1);
}
});
/*
* 第四步：对初始的DStream进行Transformation级别的处理，例如map、filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
*第4.3步：在这里是通过updateStateByKey来以Batch Interval为单位来对历史状态进行更新，
* 这是功能上的一个非常大的改进，否则的话需要完成同样的目的，就可能需要把数据保存在Redis、
* Tagyon或者HDFS或者HBase或者数据库中来不断的完成同样一个key的State更新，如果你对性能有极为苛刻的要求，
* 且数据量特别大的话，可以考虑把数据放在分布式的Redis或者Tachyon内存文件系统中；
* 当然从Spark1.6.x开始可以尝试使用mapWithState，Spark2.X后mapWithState应该非常稳定了。
*/
JavaPairDStream<String, Integer> wordsCount = pairs.updateStateByKey(new Function2<List<Integer>, Optional<Integer>, Optional<Integer>>() { //对相同的Key，进行Value的累计（包括Local和Reducer级别同时Reduce）
@Override
public Optional<Integer> call(List<Integer> values, Optional<Integer> state)
throws Exception {
Integer updatedValue = 0 ;
if(state.isPresent()){
updatedValue = state.get();
}
for(Integer value: values){
updatedValue += value;
}
return Optional.of(updatedValue);
}
});
/*
*此处的print并不会直接出发Job的执行，因为现在的一切都是在Spark Streaming框架的控制之下的，对于Spark Streaming
*而言具体是否触发真正的Job运行是基于设置的Duration时间间隔的
*诸位一定要注意的是Spark Streaming应用程序要想执行具体的Job，对Dtream就必须有output Stream操作，
*output Stream有很多类型的函数触发，类print、saveAsTextFile、saveAsHadoopFiles等，最为重要的一个
*方法是foraeachRDD,因为Spark Streaming处理的结果一般都会放在Redis、DB、DashBoard等上面，foreachRDD
*主要就是用用来完成这些功能的，而且可以随意的自定义具体数据到底放在哪里！！！
*/
wordsCount.print();
/*
* Spark Streaming执行引擎也就是Driver开始运行，Driver启动的时候是位于一条新的线程中的，当然其内部有消息循环体，用于
* 接受应用程序本身或者Executor中的消息；
*/
jsc.start();
jsc.awaitTermination();
jsc.close();
}
2.创建checkpoint目录：
jsc.checkpoint("/usr/local/tmp/checkpoint");
3. 在eclipse中通过run 方法启动main函数：
4.启动hdfs服务并发送nc -lk 9999请求：
5.查看checkpoint目录输出：
源码解析：
1.PairDStreamFunctions类：
/**
* Return a new "state" DStream where the state for each key is updated by applying
* the given function on the previous state of the key and the new values of each key.
* Hash partitioning is used to generate the RDDs with Spark's default number of partitions.
* @param updateFunc State update function. If `this` function returns None, then
* corresponding state key-value pair will be eliminated.
* @tparam S State type
*/
def updateStateByKey[S: ClassTag](
updateFunc: (Seq[V], Option[S]) => Option[S]
): DStream[(K, S)] = ssc.withScope {
updateStateByKey(updateFunc, defaultPartitioner())
}
/**
* Return a new "state" DStream where the state for each key is updated by applying
* the given function on the previous state of the key and the new values of the key.
* org.apache.spark.Partitioner is used to control the partitioning of each RDD.
* @param updateFunc State update function. If `this` function returns None, then
* corresponding state key-value pair will be eliminated.
* @param partitioner Partitioner for controlling the partitioning of each RDD in the new
* DStream.
* @tparam S State type
*/
def updateStateByKey[S: ClassTag](
updateFunc: (Seq[V], Option[S]) => Option[S],
partitioner: Partitioner
): DStream[(K, S)] = ssc.withScope {
val cleanedUpdateF = sparkContext.clean(updateFunc)
val newUpdateFunc = (iterator: Iterator[(K, Seq[V], Option[S])]) => {
iterator.flatMap(t => cleanedUpdateF(t._2, t._3).map(s => (t._1, s)))
}
updateStateByKey(newUpdateFunc, partitioner, true)
}
/**
* Return a new "state" DStream where the state for each key is updated by applying
* the given function on the previous state of the key and the new values of each key.
* org.apache.spark.Partitioner is used to control the partitioning of each RDD.
* @param updateFunc State update function. Note, that this function may generate a different
* tuple with a different key than the input key. Therefore keys may be removed
* or added in this way. It is up to the developer to decide whether to
* remember the partitioner despite the key being changed.
* @param partitioner Partitioner for controlling the partitioning of each RDD in the new
* DStream
* @param rememberPartitioner Whether to remember the paritioner object in the generated RDDs.
* @tparam S State type
*/
def updateStateByKey[S: ClassTag](
updateFunc: (Iterator[(K, Seq[V], Option[S])]) => Iterator[(K, S)],
partitioner: Partitioner,
rememberPartitioner: Boolean
): DStream[(K, S)] = ssc.withScope {
new StateDStream(self, ssc.sc.clean(updateFunc), partitioner, rememberPartitioner, None)
}
override def compute(validTime: Time): Option[RDD[(K, S)]] = {
// Try to get the previous state RDD
getOrCompute(validTime - slideDuration) match {
case Some(prevStateRDD) => { // If previous state RDD exists
// Try to get the parent RDD
parent.getOrCompute(validTime) match {
case Some(parentRDD) => { // If parent RDD exists, then compute as usual
computeUsingPreviousRDD (parentRDD, prevStateRDD)
}
case None => { // If parent RDD does not exist
// Re-apply the update function to the old state RDD
val updateFuncLocal = updateFunc
val finalFunc = (iterator: Iterator[(K, S)]) => {
val i = iterator.map(t => (t._1, Seq[V](), Option(t._2)))
updateFuncLocal(i)
}
val stateRDD = prevStateRDD.mapPartitions(finalFunc, preservePartitioning)
Some(stateRDD)
}
}
}
case None => { // If previous session RDD does not exist (first input data)
// Try to get the parent RDD
parent.getOrCompute(validTime) match {
case Some(parentRDD) => { // If parent RDD exists, then compute as usual
initialRDD match {
case None => {
// Define the function for the mapPartition operation on grouped RDD;
// first map the grouped tuple to tuples of required type,
// and then apply the update function
val updateFuncLocal = updateFunc
val finalFunc = (iterator : Iterator[(K, Iterable[V])]) => {
updateFuncLocal (iterator.map (tuple => (tuple._1, tuple._2.toSeq, None)))
}
val groupedRDD = parentRDD.groupByKey (partitioner)
val sessionRDD = groupedRDD.mapPartitions (finalFunc, preservePartitioning)
// logDebug("Generating state RDD for time " + validTime + " (first)")
Some (sessionRDD)
}
case Some (initialStateRDD) => {
computeUsingPreviousRDD(parentRDD, initialStateRDD)
}
}
}
case None => { // If parent RDD does not exist, then nothing to do!
// logDebug("Not generating state RDD (no previous state, no parent)")
None
}
}
}
}
总结：
姜伟
备注：93课
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