大数据之Spark:Spark Streaming

Posted 2022-05-28 浊酒南街

目录

• 4. Spark Streaming 完成实时需求
• • 1) WordCount
  • 2) updateStateByKey
  • 3) reduceByKeyAndWindow

4. Spark Streaming 完成实时需求

1) WordCount

首先在 linux 服务器上安装 nc 工具

nc 是 netcat 的简称，原本是用来设置路由器,我们可以利用它向某个端口发送数据 yum install -y nc

启动一个服务端并开放 9999 端口,等一下往这个端口发数据

nc -lk 9999

发送数据

接收数据，代码示例：

import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream, ReceiverInputDStream
import org.apache.spark.SparkConf, SparkContext
import org.apache.spark.streaming.Seconds, StreamingContext

object WordCount 
  def main(args: Array[String]): Unit = 
    //1.创建StreamingContext
    //spark.master should be set as local[n], n > 1
    val conf = new SparkConf().setAppName("wc").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))//5表示5秒中对数据进行切分形成一个RDD
    //2.监听Socket接收数据
    //ReceiverInputDStream就是接收到的所有的数据组成的RDD,封装成了DStream,接下来对DStream进行操作就是对RDD进行操作
    val dataDStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("node01",9999)
    //3.操作数据
    val wordDStream: DStream[String] = dataDStream.flatMap(_.split(" "))
    val wordAndOneDStream: DStream[(String, Int)] = wordDStream.map((_,1))
    val wordAndCount: DStream[(String, Int)] = wordAndOneDStream.reduceByKey(_+_)
    wordAndCount.print()
    ssc.start()//开启
    ssc.awaitTermination()//等待停止
  

2) updateStateByKey

问题：
在上面的那个案例中存在这样一个问题：

每个批次的单词次数都被正确的统计出来，但是结果不能累加！

如果需要累加需要使用 updateStateByKey(func)来更新状态。

代码示例：

import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream, ReceiverInputDStream
import org.apache.spark.streaming.Seconds, StreamingContext
import org.apache.spark.SparkConf, SparkContext


object WordCount2 
  def main(args: Array[String]): Unit = 
    //1.创建StreamingContext
    //spark.master should be set as local[n], n > 1
    val conf = new SparkConf().setAppName("wc").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))//5表示5秒中对数据进行切分形成一个RDD
    //requirement failed: ....Please set it by StreamingContext.checkpoint().
    //注意:我们在下面使用到了updateStateByKey对当前数据和历史数据进行累加
    //那么历史数据存在哪?我们需要给他设置一个checkpoint目录
    ssc.checkpoint("./wc")//开发中HDFS
    //2.监听Socket接收数据
    //ReceiverInputDStream就是接收到的所有的数据组成的RDD,封装成了DStream,接下来对DStream进行操作就是对RDD进行操作
    val dataDStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("node01",9999)
    //3.操作数据
    val wordDStream: DStream[String] = dataDStream.flatMap(_.split(" "))
    val wordAndOneDStream: DStream[(String, Int)] = wordDStream.map((_,1))
    //val wordAndCount: DStream[(String, Int)] = wordAndOneDStream.reduceByKey(_+_)
    //====================使用updateStateByKey对当前数据和历史数据进行累加====================
    val wordAndCount: DStream[(String, Int)] =wordAndOneDStream.updateStateByKey(updateFunc)
    wordAndCount.print()
    ssc.start()//开启
    ssc.awaitTermination()//等待优雅停止
  
  //currentValues:当前批次的value值,如:1,1,1 (以测试数据中的hadoop为例)
  //historyValue:之前累计的历史值,第一次没有值是0,第二次是3
  //目标是把当前数据+历史数据返回作为新的结果(下次的历史数据)
  def updateFunc(currentValues:Seq[Int], historyValue:Option[Int] ):Option[Int] =
    val result: Int = currentValues.sum + historyValue.getOrElse(0)
    Some(result)
  

3) reduceByKeyAndWindow

使用上面的代码已经能够完成对所有历史数据的聚合，但是实际中可能会有一些需求,需要对指定时间范围的数据进行统计。

比如:

百度/微博的热搜排行榜 统计最近 24 小时的热搜词,每隔 5 分钟更新一次，所以面对这样的需求我们需要使用窗口操作 Window Operations。

图解：

我们先提出一个问题：统计经过某红绿灯的汽车数量之和？

假设在一个红绿灯处，我们每隔 15 秒统计一次通过此红绿灯的汽车数量，如下图：

可以把汽车的经过看成一个流，无穷的流，不断有汽车经过此红绿灯，因此无法统计总共的汽车数量。但是，我们可以换一种思路，每隔 15 秒，我们都将与上一次的结果进行 sum 操作（滑动聚合, 但是这个结果似乎还是无法回答我们的问题，根本原因在于流是无界的，我们不能限制流，但可以在有一个有界的范围内处理无界的流数据。

因此，我们需要换一个问题的提法：每分钟经过某红绿灯的汽车数量之和？

这个问题，就相当于一个定义了一个 Window（窗口），window 的界限是 1 分钟，且每分钟内的数据互不干扰，因此也可以称为翻滚（不重合）窗口，如下图：

第一分钟的数量为 8，第二分钟是 22，第三分钟是 27。。。这样，1 个小时内会有 60 个 window。

再考虑一种情况，每 30 秒统计一次过去 1 分钟的汽车数量之和：

此时，window 出现了重合。这样，1 个小时内会有 120 个 window。

滑动窗口转换操作的计算过程如下图所示：

我们可以事先设定一个滑动窗口的长度(也就是窗口的持续时间)，并且设定滑动窗口的时间间隔(每隔多长时间执行一次计算)，

比如设置滑动窗口的长度(也就是窗口的持续时间)为 24H,设置滑动窗口的时间间隔(每隔多长时间执行一次计算)为 1H

那么意思就是:每隔 1H 计算最近 24H 的数据

代码示例：

import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream, ReceiverInputDStream
import org.apache.spark.streaming.Seconds, StreamingContext
import org.apache.spark.SparkConf, SparkContext

object WordCount3 
  def main(args: Array[String]): Unit = 
    //1.创建StreamingContext
    //spark.master should be set as local[n], n > 1
    val conf = new SparkConf().setAppName("wc").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))//5表示5秒中对数据进行切分形成一个RDD
    //2.监听Socket接收数据
    //ReceiverInputDStream就是接收到的所有的数据组成的RDD,封装成了DStream,接下来对DStream进行操作就是对RDD进行操作
    val dataDStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("node01",9999)
    //3.操作数据
    val wordDStream: DStream[String] = dataDStream.flatMap(_.split(" "))
    val wordAndOneDStream: DStream[(String, Int)] = wordDStream.map((_,1))
    //4.使用窗口函数进行WordCount计数
    //reduceFunc: (V, V) => V,集合函数
    //windowDuration: Duration,窗口长度/宽度
    //slideDuration: Duration,窗口滑动间隔
    //注意:windowDuration和slideDuration必须是batchDuration的倍数
    //windowDuration=slideDuration:数据不会丢失也不会重复计算==开发中会使用
    //windowDuration>slideDuration:数据会重复计算==开发中会使用
    //windowDuration<slideDuration:数据会丢失
    //下面的代码表示:
    //windowDuration=10
    //slideDuration=5
    //那么执行结果就是每隔5s计算最近10s的数据
    //比如开发中让你统计最近1小时的数据,每隔1分钟计算一次,那么参数该如何设置?
    //windowDuration=Minutes(60)
    //slideDuration=Minutes(1)
    val wordAndCount: DStream[(String, Int)] = wordAndOneDStream.reduceByKeyAndWindow((a:Int,b:Int)=>a+b,Seconds(10),Seconds(5))
    wordAndCount.print()
    ssc.start()//开启
    ssc.awaitTermination()//等待优雅停止