Spark Streaming总结
对Spark Streaming的原理讲解以及每个批对应blockRDD怎么进行分区的，细看总结第一第二
- 实时流的WordCount程序 ：包括6个部分，实例编程入口，创建数据接收器，数据处理，结果输出，启动流处理程序，等待终止程序
- Spark Streaming本地模式 用于调试，需要注意的是实例content采用local，并且要两个core，一个用于实时计算，一个用于数据接收
- nc -lk 9998启动socket服务端，nc master 9998启动socket客户端，两者可以进行socket通信
- 实例化Spark Streaming两种方法：一种是传入sparkcontext实例(引用)，一种是传入sparkconf，第二种方式本质上还是会创建SparkContext，另外在调用stop方式时，如果传入false，代表只停实时流程序，不停SparkContext，如果为true那sc也会停掉；实时流的处理代码必须在start之前才有效；JVM中只能有一个StreamingContext实例 详情
- Spark Streaming提供的是微批处理的服务，怎么分批？会有一个batch interval，这个在实例化StreamingContext时会给，也就是接收的数据会按照这个值(时间间隔)，划分批次，存入Spark内存中，而DStream就是Spark streaming的编程模型，你可以理解DStream就是分为多个时间批次的RDD，最后都是转换成RDD来达到计算
- 接收器为socket，用作实验String类型的数据，另外队列接收器也做为实验类型，可以测更多种类型的数据 内存队列和Spark Shell交互
- 在RDD中的API，DStream里基本都有，并且最终都是调用RDD的Api来进行计算的，它还提供了两个转换成RDD进行计算的API，transform和transformWith，transform就是把单个DStream转换成RDD，然后你就可以进行RDD的操作了，比如你可以用这个 对DStream和HDFS的静态数据进行join操作，transformWith则是把两个DStream抓换成RDD，其中DStream的join操作本质就是调用这个API 详细
- Window API：窗口函数的逻辑计算由三个时间决定了，第一个batch interval，决定数据按多久的量来划分块，第二个，window length，这也是按时间计，要求是batch interval的倍数，这个决定了窗口跨度多少个数据块，第三个就是sliding interval，滑动时间间隔，也必须是batch interval的倍数，由于Spark Streaming是实时流处理，所以这个决定了窗口按照啥规律进行移动计算
- reduceByKeyAndWindow API：reduceByKey带这个字眼的功能就不用多说了，对于Spark Streaming中这个API有两种用法，第一种使用方法，就是简单的传入累加函数，这种方式发生两次shuffle，第一次是在每个batch interval间隔的分区数据里进行shuffle。第二次则是对窗口里所有的batch interval数据union后，进行shuffle分区，所以这种方式某些场景下，效率比较低， 第二种使用方法就是不仅传入累加函数，还传入的一个反作用的函数，这种方式会发生一次shuffle，原理就是Cogroup + reduceF，跨两个窗口操作，其中对旧RDD进行反作用函数，新RDD就正操作，所以这种方式会之前的RDD有依赖，所以这种方式必须checkpoint，定时斩断依赖，不过它也有自己适合的场景，就是滑动时间比较短，窗口长度很长的场景，说白了就是当前窗口会有好多之前窗口的RDD 详细
方式一
方式二
10. countByWindow 统计窗口的数据量， reduceByWindow 不分key的按计算函数统计，countByValueAndWindow 统计各个key在窗口中出现的次数 详情
11. updateStateByKey对实时流启动以来所有的数据进行统计，这个也要进行checkpoint，这个API也有两种使用方法，都传入函数，不过函数参数不同，简单版是value和state参数，而复杂点，要求高点的(比如对某些key进行过滤)，参数类型为迭代器 详情
12. mapWithState这个接口相对updateStateByKey性能更高(尤其对其第二种用法)，它支持初始化某些key的值，还支持设置key的超时时间(目标是所有的key，只要某个key超过这个时间没更新就会失效)，并且在print上也两种方式，默认的是只会输出更新的key，如果要把所有的打印出来，就要用stateSnapshots().print() 详情
13. DStream有API让处理数据存储到HDFS上，其中saveAsHadoopFiles可以指定文件格式存储，比如TextFile或者SequenceFile， 还有针对各种格式的简单API，比如saveAsTextFiles和saveAsObjectFiles 详情
14. 实时流数据和MySQL交互，首先DStream提供了foreachRDD，它可以让你获取每个时间点的RDD，其次连接数据这种耗时的操作，应该实例一个连接池，并且使用foreachPartition来达到一个分区的数据使用一个数据库连接，再者就是发送数据使用addBatch，一批一批的发，并且如果分区的数据很大，还应该控制每批的条数，比如控制成500条， 最后考虑事物，操作数据库的原子性 详情
15. Spark Streaming也支持和Spark Sql交互，本质上就是用foreachRDD得到对应的RDD，然后toDF转成DataFrame来进行操作 详情
16. Spark Streaming实时流应用可以从数据接收，数据处理，结果输出三个环节进行优化，首先数据接收，你可以开启多个receiver增加吞吐量；另外需要结合core的资源，合理提高blockRDD的并行度，可以调节block interval，比如task太少，可以调小block interval；还可以调节receiver的接收速率(有自动调节的方式)；其中就是数据处理过程中，要考虑并行度，blockRDD除了上面调节block interval，还可以通过reparation调节，另外就是shuffleRDD默认情况是有core数量决定的，当然也可以自动进行调节；考虑高效合理的序列化，在数据输入的时候，以及缓存RDD时，都需要序列化，以及传输给Executor的时候选择Kryo高效序列化机制；内存优化方面：如果内存够了，RDD可以只缓存到内存，不选择disk，以及注意tranform如果是window操作，分配合理内存；另外就是driver和Executor启动JVM时选择CMS垃圾收集器(追求最短回收停顿时间)；输出数据环节具体考虑存储的地方，比如和mysql 可以参考14点 详细
17. Backpressure压力反馈机制：Spark Streaming怎么界定哪个时候进行调节呢？它提出了稳定和不稳定状态，当每批处理的时间batch process time 大于 batch interval界定了不稳定状态，这种情况下，程序会返回压力给数据接收receiver，进行调节接收数据，以达到稳定状态；资源动态分配机制，相对spark是指定一个一定时间的值来决定是否删除还是启动Executor，spark streaming则通过process time/batch interval的比值来控制的，当这个比值非常小，比如只有0.5时，则杀掉没有receiver的Executor，进行做到高效稳定，如果这个比值超过1，则会启动Executor，处理数据量增大，又会进行反馈给数据接收方，进而调高数据接收， 这两种机制都需要通过配置的方式把开关打开才能用
18. Spark Streaming程序考虑高可用性，需要从这几个方面想：1.driver端保存的配置信息，以及receiver跟踪信息 2.Executor接收的信息：包括已经分块的，也就是已经被receiver跟踪到的数据信息，还有就在未分块暂时攒着放在blockGenerator， 对于driver端，通过checkpoint机制做到，把数据存到hdfs上，而对于Executor已经分块的数据，只要实例接收器时，存储级别选择备份2，那么Executor挂掉时，就会找已经备份了的启动receiver，不过这个是针对已经分块，那些没分块没处理的数据，则需要WAL机制，本质就是checkpoint，这种机制不仅备份没分块的数据，还包括分块的数据，所以选择了这种机制，就没必须receiver那再选择备份2了
19. Spark Streaming实时流程序主要分为数据接收，数据处理，结果保存三个部分，并且流计算语义也分为at most once，at least once，exactly once三种语义，最好的实时流处理程序应该整体符合exactly once语义，也就是说在数据接收，数据处理，结果保存都符合exactly once语义，其中对数据接收receiver，在接收到数据，并存储备份好后发送回执给数据源，这样的receiver被称为Reliable Receiver，如果不发回执，则称为Unreliable，如果Receiver采用checkpint + WAL + Reliable receivers只能保证数据不会丢失，但可能重复消费，而Kafka的Direct方式能保证接收数据时，一条数据只消费一次，kafka的partition作为RDD的分区；数据转换过程，RDD通过依赖链高效容错，保证一条数据只处理一次；至于结果保存，可以通过幂等和支持事务保证数据同样数据只存储一次，幂等就是同样的数据，同样的结果，这样重复结果覆盖写就不会重复，事务可以通过主键唯一控制 详情
