一、案例引入
这里先引入一个基本的案例来演示流的创建：获取指定端口上的数据并进行词频统计。项目依赖和代码实现如下：
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId>
<version>2.4.3</version>
</dependency>
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
object NetworkWordCount {
def main(args: Array[String]) {
/*指定时间间隔为 5s*/
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("NetworkWordCount").setMaster("local[2]")
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
/*创建文本输入流,并进行词频统计*/
val lines = ssc.socketTextStream("hadoop001", 9999)
lines.flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _).print()
/*启动服务*/
ssc.start()
/*等待服务结束*/
ssc.awaitTermination()
}
}
使用本地模式启动 Spark 程序，然后使用 nc -lk 9999 打开端口并输入测试数据：
[root@hadoop001 ~]# nc -lk 9999
hello world hello spark hive hive hadoop
storm storm flink azkaban
此时控制台输出如下，可以看到已经接收到数据并按行进行了词频统计。
下面针对示例代码进行讲解：
3.1 StreamingContext
Spark Streaming 编程的入口类是 StreamingContext，在创建时候需要指明 sparkConf 和 batchDuration(批次时间)，Spark 流处理本质是将流数据拆分为一个个批次，然后进行微批处理，batchDuration 就是批次拆分的时间间隔。这个时间可以根据业务需求和服务器性能进行指定，如果业务要求低延迟并且服务器性能也允许，则这个时间可以指定得很短。
这里需要注意的是：示例代码使用的是本地模式，配置为 local[2]，这里不能配置为 local[1]。这是因为对于流数据的处理，Spark 必须有一个独立的 Executor 来接收数据，然后再由其他的 Executors 来处理，所以为了保证数据能够被处理，至少要有 2 个 Executors。这里我们的程序只有一个数据流，在并行读取多个数据流的时候，也需要保证有足够的 Executors 来接收和处理数据。
3.2 数据源
在示例代码中使用的是 socketTextStream 来创建基于 Socket 的数据流，实际上 Spark 还支持多种数据源，分为以下两类：
- 基本数据源：包括文件系统、Socket 连接等；
- 高级数据源：包括 Kafka，Flume，Kinesis 等。
在基本数据源中，Spark 支持监听 HDFS 上指定目录，当有新文件加入时，会获取其文件内容作为输入流。创建方式如下：
// 对于文本文件，指明监听目录即可
streamingContext.textFileStream(dataDirectory)
// 对于其他文件，需要指明目录，以及键的类型、值的类型、和输入格式
streamingContext.fileStream[KeyClass, ValueClass, InputFormatClass](dataDirectory)
被监听的目录可以是具体目录，如 hdfs://host:8040/logs/；也可以使用通配符，如 hdfs://host:8040/logs/2017/*。
关于高级数据源的整合单独整理至：Spark Streaming 整合 Flume 和 Spark Streaming 整合 Kafka
3.3 服务的启动与停止
在示例代码中，使用 streamingContext.start() 代表启动服务，此时还要使用 streamingContext.awaitTermination() 使服务处于等待和可用的状态，直到发生异常或者手动使用 streamingContext.stop() 进行终止。
二、Transformation
2.1 DStream与RDDs
DStream 是 Spark Streaming 提供的基本抽象。它表示连续的数据流。在内部，DStream 由一系列连续的 RDD 表示。所以从本质上而言，应用于 DStream 的任何操作都会转换为底层 RDD 上的操作。例如，在示例代码中 flatMap 算子的操作实际上是作用在每个 RDDs 上 (如下图)。因为这个原因，所以 DStream 能够支持 RDD 大部分的transformation算子。
2.2 updateStateByKey
除了能够支持 RDD 的算子外，DStream 还有部分独有的transformation算子，这当中比较常用的是 updateStateByKey。文章开头的词频统计程序，只能统计每一次输入文本中单词出现的数量，想要统计所有历史输入中单词出现的数量，可以使用 updateStateByKey 算子。代码如下：
object NetworkWordCountV2 {
def main(args: Array[String]) {
/*
* 本地测试时最好指定 hadoop 用户名,否则会默认使用本地电脑的用户名,
* 此时在 HDFS 上创建目录时可能会抛出权限不足的异常
*/
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root")
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("NetworkWordCountV2").setMaster("local[2]")
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
/*必须要设置检查点*/
ssc.checkpoint("hdfs://hadoop001:8020/spark-streaming")
val lines = ssc.socketTextStream("hadoop001", 9999)
lines.flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1))
.updateStateByKey[Int](updateFunction _) //updateStateByKey 算子
.print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
/**
* 累计求和
*
* @param currentValues 当前的数据
* @param preValues 之前的数据
* @return 相加后的数据
*/
def updateFunction(currentValues: Seq[Int], preValues: Option[Int]): Option[Int] = {
val current = currentValues.sum
val pre = preValues.getOrElse(0)
Some(current + pre)
}
}
使用 updateStateByKey 算子，你必须使用 ssc.checkpoint() 设置检查点，这样当使用 updateStateByKey 算子时，它会去检查点中取出上一次保存的信息，并使用自定义的 updateFunction 函数将上一次的数据和本次数据进行相加，然后返回。
2.3 启动测试
在监听端口输入如下测试数据：
[root@hadoop001 ~]# nc -lk 9999
hello world hello spark hive hive hadoop
storm storm flink azkaban
hello world hello spark hive hive hadoop
storm storm flink azkaban
此时控制台输出如下，所有输入都被进行了词频累计：
同时在输出日志中还可以看到检查点操作的相关信息：
# 保存检查点信息
19/05/27 16:21:05 INFO CheckpointWriter: Saving checkpoint for time 1558945265000 ms
to file \'hdfs://hadoop001:8020/spark-streaming/checkpoint-1558945265000\'
# 删除已经无用的检查点信息
19/05/27 16:21:30 INFO CheckpointWriter:
Deleting hdfs://hadoop001:8020/spark-streaming/checkpoint-1558945265000
三、输出操作
3.1 输出API
Spark Streaming 支持以下输出操作：
| Output Operation | Meaning |
|---|---|
| print() | 在运行流应用程序的 driver 节点上打印 DStream 中每个批次的前十个元素。用于开发调试。 |
| saveAsTextFiles(prefix, [suffix]) | 将 DStream 的内容保存为文本文件。每个批处理间隔的文件名基于前缀和后缀生成：“prefix-TIME_IN_MS [.suffix]”。 |
| saveAsObjectFiles(prefix, [suffix]) | 将 DStream 的内容序列化为 Java 对象，并保存到 SequenceFiles。每个批处理间隔的文件名基于前缀和后缀生成：“prefix-TIME_IN_MS [.suffix]”。 |
| saveAsHadoopFiles(prefix, [suffix]) | 将 DStream 的内容保存为 Hadoop 文件。每个批处理间隔的文件名基于前缀和后缀生成：“prefix-TIME_IN_MS [.suffix]”。 |
| foreachRDD(func) | 最通用的输出方式，它将函数 func 应用于从流生成的每个 RDD。此函数应将每个 RDD 中的数据推送到外部系统，例如将 RDD 保存到文件，或通过网络将其写入数据库。 |
前面的四个 API 都是直接调用即可，下面主要讲解通用的输出方式 foreachRDD(func)，通过该 API 你可以将数据保存到任何你需要的数据源。
3.1 foreachRDD
这里我们使用 Redis 作为客户端，对文章开头示例程序进行改变，把每一次词频统计的结果写入到 Redis，并利用 Redis 的 HINCRBY 命令来进行词频统计。这里需要导入 Jedis 依赖：
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.9.0</version>
</dependency>
具体实现代码如下:
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import redis.clients.jedis.Jedis
object NetworkWordCountToRedis {
def main(args: Array[String]) {
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("NetworkWordCountToRedis").setMaster("local[2]")
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
/*创建文本输入流,并进行词频统计*/
val lines = ssc.socketTextStream("hadoop001", 9999)
val pairs: DStream[(String, Int)] = lines.flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)
/*保存数据到 Redis*/
pairs.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
var jedis: Jedis = null
try {
jedis = JedisPoolUtil.getConnection
partitionOfRecords.foreach(record => jedis.hincrBy("wordCount", record._1, record._2))
} catch {
case ex: Exception =>
ex.printStackTrace()
} finally {
if (jedis != null) jedis.close()
}
}
}
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}
其中 JedisPoolUtil 的代码如下：
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
public class JedisPoolUtil {
/* 声明为 volatile 防止指令重排序 */
private static volatile JedisPool jedisPool = null;
private static final String HOST = "localhost";
private static final int PORT = 6379;
/* 双重检查锁实现懒汉式单例 */
public static Jedis getConnection() {
if (jedisPool == null) {
synchronized (JedisPoolUtil.class) {
if (jedisPool == null) {
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
config.setMaxTotal(30);
config.setMaxIdle(10);
jedisPool = new JedisPool(config, HOST, PORT);
}
}
}
return jedisPool.getResource();
}
}
3.3 代码说明
这里将上面保存到 Redis 的代码单独抽取出来，并去除异常判断的部分。精简后的代码如下：
pairs.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
val jedis = JedisPoolUtil.getConnection
partitionOfRecords.foreach(record => jedis.hincrBy("wordCount", record._1, record._2))
jedis.close()
}
}
foreachRDD、foreachPartition和foreach的不同之处主要在于它们的作用范围不同，foreachRDD作用于DStream中每一个时间间隔的RDD，foreachPartition作用于每一个时间间隔的RDD中的每一个partition，foreach作用于每一个时间间隔的RDD中的每一个元素。
上面可以看到一共使用了三次循环，分别是循环 RDD，循环分区，循环每条记录，上面我们的代码是在循环分区的时候获取连接，也就是为每一个分区获取一个连接。但是这里大家可能会有疑问：为什么不在循环 RDD 的时候，为每一个 RDD 获取一个连接，这样所需要的连接数会更少。实际上这是不可行的，如果按照这种情况进行改写，如下：
pairs.foreachRDD { rdd =>
val jedis = JedisPoolUtil.getConnection
rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
partitionOfRecords.foreach(record => jedis.hincrBy("wordCount", record._1, record._2))
}
jedis.close()
}
此时在执行时候就会抛出 Caused by: java.io.NotSerializableException: redis.clients.jedis.Jedis，这是因为在实际计算时，Spark 会将对 RDD 操作分解为多个 Task，Task 运行在具体的 Worker Node 上。在执行之前，Spark 会对任务进行闭包，之后闭包被序列化并发送给每个 Executor，而 Jedis 显然是不能被序列化的，所以会抛出异常。
第二个需要注意的是 ConnectionPool 最好是一个静态，惰性初始化连接池 。这是因为 Spark 的转换操作本身就是惰性的，且没有数据流时不会触发写出操作，所以出于性能考虑，连接池应该是惰性的，因此上面 JedisPool 在初始化时采用了懒汉式单例进行惰性初始化。
3.4 启动测试
在监听端口输入如下测试数据：
[root@hadoop001 ~]# nc -lk 9999
hello world hello spark hive hive hadoop
storm storm flink azkaban
hello world hello spark hive hive hadoop
storm storm flink azkaban
使用 Redis Manager 查看写入结果 (如下图),可以看到与使用 updateStateByKey 算子得到的计算结果相同。
本片文章所有源码见本仓库：spark-streaming-basis
参考资料
Spark 官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html