SparkStreaming工作原理

一：SparkCore,SparkSQL和SparkStreaming的类似之处

（一）SparkCore

Spark Core主要是作为离线批处理（Batch Processing），每次处理的数据都是一个固定的数据集，而不是变化的

相关概念:

RDD：弹性分布式数据集
Spark Context：Spark的上下文，它负责与程序和spark集群进行交互，包括申请集群资源、创建RDD、accumulators及广播变量等。

（二）Spark SQL

Spark SQL用于交互式处理（interactive Processing），同样的，每次处理的数据都是一个固定的数据集，而不是变化的

相关概念：

DataFrame=RDD+Schema
DataFrame：相当于一个Row类型的DataSet，在Spark 2.x之后推荐使用DataSet
SQLContext：SQL的上下文

（三）Spark Streaming

Spark Streaming是一个流式数据处理（Stream Processing）的框架，要处理的数据就像流水一样源源不断的产生，就需要实时处理。

在Spark Streaming中，对于Spark Core进行了API的封装和扩展，将流式的数据切分为小批次（batch，称之为微批，按照时间间隔切分）进行处理，可以用于进行大规模、高吞吐量、容错的实时数据流的处理。---同Storm相比：Storm是来一条数据处理一条数据，是真正意义上的实时处理
支持从很多种数据源中读取数据，使用算子来进行数据处理，处理后的数据可以被保存到文件系统、数据库等存储中

相关概念：

DStream：离散流，相当于是一个数据的集合
StreamingContext：在创建StreamingContext的时候，会自动的创建SparkContext对象

对于电商来说，每时每刻都会产生数据（如订单，网页的浏览数据等），这些数据就需要实时的数据处理

将源源不断产生的数据实时收集并实时计算，尽可能快的得到计算结果并展示。 

二：Spark Streaming组成部分

（一）数据源

大多情况从Kafka中获取数据，还可以从Flume中直接获取，还能从TCP Socket中获取数据（一般用于开发测试）

（二）数据处理

主要通过DStream针对不同的业务需求使用不同的方法（算子）对数据进行相关操作。

企业中最多的两种类型统计：实时累加统计（如统计某电商销售额）会用到DStream中的算子updateStateBykey、实时统计某段时间内的数据（如对趋势进行统计分析，实时查看最近20分钟内各个省份用户点击广告的流量统计）会用到reduceByKeyAndWindow这个算子。

（三）存储结果

调用RDD中的API将数据进行存储，因为Spark Streaming是将数据分为微批处理的，所以每一批次就相当于一个RDD。

可以把结果存储到Console（控制台打印，开发测试）、Redis（基于内存的分布式Key-Value数据库）、HBase（分布式列式数据库）、RDBMS（关系型数据库，如MySQL，通过JDBC）

三：SparkStreaming的运行流程

（一）运行流程图

（二）运行流程

1、我们在集群中的其中一台机器上提交我们的Application Jar，然后就会产生一个Application，开启一个Driver，然后初始化SparkStreaming的程序入口StreamingContext；

2、Master（Driver是spark作业的Master）会为这个Application的运行分配资源，在集群中的一台或者多台Worker上面开启Executer，executer会向Driver注册；

3、Driver服务器会发送多个receiver给开启的executer，（receiver是一个接收器，是用来接收消息的，在excuter里面运行的时候，其实就相当于一个task任务）

每个作业包含多个Executor，每个Executor以线程的方式运行task，Spark Streaming至少包含一个receiver task。

4、receiver接收到数据后，每隔200ms就生成一个block块，就是一个rdd的分区，然后这些block块就存储在executer里面，block块的存储级别是Memory_And_Disk_2；

5、receiver产生了这些block块后会把这些block块的信息发送给StreamingContext；

6、StreamingContext接收到这些数据后，会根据一定的规则将这些产生的block块定义成一个rdd；

四：Spark Streaming工作原理

（一）SparkStreaming工作原理

补充：

BlockInterval:200ms　　生成block块的依据，多久内的数据生成一个block块，默认值200ms生成一个block块，官网最小推荐值50ms。

BatchInterval:1s　　我们将每秒的数据抽象为一个RDD。那么这个RDD里面包含了多个block（1s则是50个RDD)，这些block是分散的存储在各个节点上的。

Spark Streaming内部的基本工作原理：

接收实时输入数据流，然后将数据拆分成多个batch，比如每收集1s的数据封装为一个batch， 然后将每个batch交给Spark的计算引擎进行处理，最后会生产出一个结果数据流，其中的数据，也是一个个的batch所组成的。
其中，一个batchInterval累加读取到的数据对应一个RDD的数据

（二）SparkStreaming和Storm对比

1.对比优势

Storm在实时延迟度上，比Spark Streaming就好多了，Storm是纯实时，Spark Streaming是准实时；而且Storm的事务机制，健壮性/容错性、动态调整并行度等特性，都要比Spark Streaming更加优秀。
Spark Streaming的真正优势（Storm绝对比不上的），是它属于Spark生态技术栈中，因此Spark Streaming可以和Spark Core、Spark SQL无缝整合，而这也就意味着，我们可以对实时处理出来的中间数据，立即在程序中无缝进行延迟批处理、交互式查询等操作，这个特点大大增强了Spark Streaming的优势和功能。

2.应用场景

1、建议在那种需要纯实时，不能忍受1s以上延迟的场景下使用，比如金融系统，要求纯实时进行金融交易和分析；
2、如果对于实时计算的功能中，要求可靠的事务机制和可靠性机制，即数据的处理完全精准，一条也不能多，一条也不能少，也可以考虑使用Strom；
3、如果需要针对高峰低峰时间段，动态调整实时计算程序的并行度，以最大限度利用集群资源，也可以考虑用Storm；
4、如果一个大数据应用系统，它就是纯粹的实时计算，不需要在中间执行SQL交互式查询、复杂的transformation算子等，那么使用Storm是比较好的选择
storm
1、如果对上述适用于Storm的三点，一条都不满足的实时场景，即，不要求纯实时，不要求强大可靠的事务机制，不要求动态调整并行度，那么可以考虑使用Spark Streaming；
2、考虑使用Spark Streaming最主要的一个因素，应该是针对整个项目进行宏观的考虑，即，如果一个项目除了实时计算之外，还包括了离线批处理、交互式查询等业务功能，而且实时计算中，可能还会牵扯到高延迟批处理、交互式查询等功能，那么就应该首选Spark生态，用Spark Core开发离线批处理，用Spark SQL开发交互式查询，用Spark Streaming开发实时计算，三者可以无缝整合，给系统提供非常高的可扩展性。
sparkstreaming

五：DStream离散流

DStream离散流是Spark Streaming提供的一种高级抽象，DStream代表了一个持续不断的数据流；
DStream可以通过输入数据源来创建，比如Kafka、Flume，也可以通过对其他DStream应用高阶函数来创建，比如map、reduce、join、window；

（一）DStream原理（与四中补充信息有关联）

DStream的内部，其实是一系列持续不断产生的RDD，RDD是Spark Core的核心抽象，即，不可变的，分布式的数据集；

DStream中的每个RDD都包含了一个时间段内的数据；
以下图为例，0-1这段时间的数据累积构成了RDD@time1，1-2这段时间的数据累积构成了RDD@time2...

（二）DStream算子工作

对DStream应用的算子，其实在底层会被翻译为对DStream中每个RDD的操作。

比如对一个DStream执行一个map操作，会产生一个新的DStream，其底层原理为，对输入DStream中的每个时间段的RDD，都应用一遍map操作，然后生成的RDD，即作为新的DStream中的那个时间段的一个RDD；
底层的RDD的transformation操作，还是由Spark Core的计算引擎来实现的，Spark Streaming对Spark core进行了一层封装，隐藏了细节，然后对开发人员提供了方便易用的高层次API。

（三）DStream算子

六：StreamingContext的使用

（一）StreamingContext的创建

1.直接使用sparkconf配置创建

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

2.使用已创建的sparkcontext创建

val sc = new SparkContext(conf)
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1));　　//batch interval可以根据你的应用程序的延迟要求以及可用的集群资源情况来设置

（二）StreamingContext的使用

1.通过创建输入DStream来创建输入数据源。
2.通过对DStream定义transformation和output算子操作，来定义实时计算逻辑。
3.调用StreamingContext的start()方法，来开始实时处理数据。
4.调用StreamingContext的awaitTermination()方法，来等待应用程序的终止。可以使用CTRL+C手动停止，或者就是让它持续不断的运行进行计算。
5.也可以通过调用StreamingContext的stop()方法，来停止应用程序。

（三）注意事项

1.只要一个StreamingContext启动之后，就不能再往其中添加任何计算逻辑了。比如执行start()方法之后，还给某个DStream执行一个算子。
2.一个StreamingContext停止之后，是肯定不能够重启的，调用stop()之后，不能再调用start()
3.一个JVM同时只能有一个StreamingContext启动，在你的应用程序中，不能创建两个StreamingContext。
4.调用stop()方法时，会同时停止内部的SparkContext，如果不希望如此，还希望后面继续使用SparkContext创建其他类型的Context，比如SQLContext，那么就用stop(false)。
5.一个SparkContext可以创建多个StreamingContext，只要上一个先用stop(false)停止，再创建下一个即可。

七：代码编写

（一）从Socket获取数据---用于测试

  def main(args:Array[String]):Unit={
    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[5]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    
    //设置streamingcontext
    val scc = new StreamingContext(sc,Seconds(2))
    
    //数据输入
    val inDStream:ReceiverInputDStream[String] = scc.socketTextStream("localhost", 9090)
    inDStream.print()  //数据打印
    
    //数据处理
    val resultDStream:DStream[(String,Int)]=inDStream.flatMap(_.split(",")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
    
    //数据输出
    resultDStream.print()
    
    //启动应用程序
    scc.start()
    scc.awaitTermination()
    scc.stop()
  }

 nc下载地址：https://eternallybored.org/misc/netcat/，在cmd中使用：

 

（二）设置hdfs获取数据

scc.textFileStream("hdfs://ns:9000/streaming")

八：缓存与持久化机制

与RDD类似，Spark Streaming也可以让开发人员手动控制，将数据流中的数据持久化到内存中，对DStream调用persist()方法，就可以让Spark Streaming自动将该数据流中的所有产生的RDD都持久化到内存中。如果要对一个DStream多次执行操作，那么，对DSteram持久化是非常有用的。因为多次操作，可以共享使用内存中的一份缓存数据。

对于基础窗口的操作，比如reduceByWindow、reduceByKeyAndWindow，以及基于状态的操作，比如updateStateByKey，默认就隐式开启了持久化机制，即Spark Streaming默认就会将上述操作产生的DStream中的数据，缓存到内存中，不需要开发人员手动调用persist()方法。

对于通过网络接收数据的输入流，比如Socket、Kafka、Flume等，默认的持久化级别是将数据复制一份，以便于容错，相当于用的是MEMORY_ONLY_SER_2。

与Spark Core中的RDD不同的是，默认的持久化级别，统一都是要序列化的。

九：Checkpoint机制

每一个Spark Streaming应用，正常来说都是要7x24小时运转的，这就是实时计算程序的特点。要持续不断的对数据进行计算，必须要能够对于应用程序逻辑无关的失败进行容错。

对于一些将多个batch的数据进行聚合的，有状态的transformation操作，这是非常有用的。在这种transformation操作中，生成的RDD是依赖之前的batch中的RDD的，这样就会随着时间的推移，依赖链条越来越长，从而导致失败恢复时间也变得越来越差。有状态的transformation操作执行过程当中产生的RDD要定期的被checkpoint到可靠的存储上，这样做可以消减RDD的依赖链条，从而缩短恢复时间。

当使用了有状态的transformation操作时，必须要开启checkpoint机制，提供checkpoint目录。

注意，并不是所有的Spark Streaming应用程序都要启用checkpoint机制

如何启用Checkpoint机制：

1.配置一个文件系统（比如HDFS）的目录，作为checkpoint目录
2.使用StreamingContext的checkpoint方法，填入配置好的目录作为参数即

十： 注意事项

如果要在实时计算应用中并行接收多条数据流，可以创建多个输入DStream，这样就会创建多个Receiver，从而并行地接收多个数据流。这里有一个问题，一个Spark Streaming应用程序的executor是一个长期运行的任务，所以它会独占分配给Spark Streaming应用程序的CPU core，所以只要Spark Streaming运行起来之后，这个节点上的CPU core数就没有办法给其他的应用所使用了，因为会被Receiver所独占。
使用本地模式运行程序时，必须使用local[n]，n>=2绝对不能用local和local[1]，因为就会给执行输入DStream的executor分配一个线程，Spark Streaming底层的原理需要至少有两个线程，一个线程分配给Receiver接收数据，另一个线程用来处理接收到的数据。如果线程小于2的话，那么程序只会接收数据，不会处理数据。
如果直接将Spark Streaming应用提交到集群上运行，需要保证有足够资源。

posted @ 2020-04-03 10:27  山上有风景  阅读(3293)  评论(0)  编辑  收藏  举报