spark streaming

Spark Streaming

5.1 流处理简介

流处理是一种处理连续数据流的技术，适用于及时数据分析、监控和报警等场景。Spark Streaming 是 Spark 生态系统中的一个模块，用于处理及时数据流。
重要特性：

• 高吞吐量：支持大规模数据流的处理。
  
• 低耽误：提供靠近及时的处理能力。
  
• 容错性：通过 RDD 的 lineage 信息实现容错。
  
• 与 Spark 集成：与 Spark Core、Spark SQL、MLlib 等模块无缝集成。
  

5.2 DStream（Discretized Stream）概念

DStream 是 Spark Streaming 的根本抽象，代表一个连续的数据流。DStream 由一系列 RDD 构成，每个 RDD 包罗一段时间内的数据。
创建 DStream：

1. import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
2. import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
3. import org.apache.spark.streaming.Durations;
5. JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.seconds(1));
6. JavaDStream<String> lines = jssc.socketTextStream("localhost", 9999);

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5.3 输入源与输出操纵

5.3.1 输入源
Spark Streaming 支持多种输入源，包罗：

• Socket：从网络套接字读取数据。
  1. JavaDStream<String> lines = jssc.socketTextStream("localhost", 9999);

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• Kafka：从 Kafka 读取数据。
  1. JavaDStream<String> lines = jssc.kafkaStream(topics, kafkaParams);

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• 文件系统：从 HDFS 或当地文件系统读取数据。
  1. JavaDStream<String> lines = jssc.textFileStream("hdfs://path/to/input");

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5.3.2 输出操纵
输出操纵用于将处理结果保存到外部系统。

• print：打印前 10 条记录。
  1. lines.print();

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• saveAsTextFiles：保存为文本文件。
  1. lines.saveAsTextFiles("hdfs://path/to/output");

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• foreachRDD：对每个 RDD 执行自界说操纵。
  1. lines.foreachRDD(rdd -> {
  2.     rdd.foreach(record -> {
  3.         // 自定义操作
  4.     });
  5. });

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5.4 窗口操纵与状态管理

5.4.1 窗口操纵
窗口操纵允许对一段时间内的数据进行处理。

• window：界说窗口长度和滑动隔断。
  1. JavaDStream<String> windowedLines = lines.window(Durations.seconds(30), Durations.seconds(10));

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• reduceByWindow：对窗口内的数据进行聚合。
  1. JavaDStream<Integer> wordCounts = lines.flatMap(x -> Arrays.asList(x.split(" ")).iterator())
  2.     .mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1))
  3.     .reduceByWindow((x, y) -> x + y, Durations.seconds(30), Durations.seconds(10));

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5.4.2 状态管理
状态管理用于维护跨批次的状态信息。

• updateStateByKey：根据键更新状态。
  1. JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = lines.flatMap(x -> Arrays.asList(x.split(" ")).iterator())
  2.     .mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1))
  3.     .updateStateByKey((values, state) -> {
  4.         int sum = state.orElse(0);
  5.         for (int value : values) {
  6.             sum += value;
  7.         }
  8.         return Optional.of(sum);
  9.     });

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5.5 Structured Streaming

Structured Streaming 是 Spark 2.0 引入的流处理引擎，提供了更高级的 API 和更好的性能。
重要特性：

• 事件时间处理：支持基于事件时间的窗口操纵。
  
• 端到端一致性：提供 Exactly-Once 语义。
  
• 与 Spark SQL 集成：可以使用 DataFrame 和 Dataset API 进行流处理。
  

示例：

1. import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQuery;
2. import org.apache.spark.sql.Dataset;
3. import org.apache.spark.sql.Row;
5. Dataset<Row> lines = spark.readStream()
6.     .format("socket")
7.     .option("host", "localhost")
8.     .option("port", 9999)
9.     .load();
11. Dataset<Row> words = lines.as(Encoders.STRING()).flatMap((FlatMapFunction<String, String>) x -> Arrays.asList(x.split(" ")).iterator(), Encoders.STRING());
13. Dataset<Row> wordCounts = words.groupBy("value").count();
15. StreamingQuery query = wordCounts.writeStream()
16.     .outputMode("complete")
17.     .format("console")
18.     .start();
20. query.awaitTermination();

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5.6 容错与 Exactly-Once 语义

Spark Streaming 通过以下机制实现容错和 Exactly-Once 语义：

• Checkpointing：定期将状态信息保存到可靠的存储系统。
  
• Write Ahead Log (WAL)：记录输入数据，确保数据不丢失。
  
• 幂等输出：确保输出操纵可以重复执行而不产生副作用。
  

设置 Checkpoint：

1. jssc.checkpoint("hdfs://path/to/checkpoint");

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5.7 性能优化

• 并行度：增长分区数，进步并行处理能力。
  
• 序列化：使用高效的序列化格式（如 Kryo）。
  
• 资源调优：公道分配 CPU 和内存资源。
  

5.8 Spark Streaming 的应用场景

• 及时监控：及时监控系统状态和性能指标。
  
• 及时保举：根据用户举动及时生成保举结果。
  
• 日志分析：及时分析日志数据，检测异常举动。
  

通过以上内容，你可以深入明白 Spark Streaming 的焦点概念和操纵，并把握如安在实际应用中使用 Spark Streaming 进行高效的及时数据处理。

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