大数据Spark Streaming入门

Posted 2021-09-11 赵广陆

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了大数据Spark Streaming入门相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

1 官方案例运行

SparkStreaming官方提供Example案例，功能描述：从TCP Socket数据源实时消费数据，对每批次Batch数据进行词频统计WordCount，流程图如下：

1、数据源：TCP Socket从哪里读取实时数据，然后进行实时分析
2、数据终端：输出控制台结果数据输出到哪里
3、功能：对每批次数据实时统计，时间间隔BatchInterval：1s

文档： http://spark.apache.org/docs/2.2.0/streaming-programming-guide.html#a-quick-example

运行官方提供案例，使用【$SPARK_HOME/bin/run-example】命令运行，效果如下：

具体步骤如下：

第一步、准备数据源启动端口，准备数据

nc -lk 9999
spark spark hive hadoop spark hive

第二步、运行官方案例

使用官方提供命令行运行案例

# 官方入门案例运行：词频统计
/export/server/spark/bin/run-example --master local[2] streaming.NetworkWordCount node1.itcast.cn 9999

第三步、运行结果

SparkStreaming模块对流式数据处理，介于Batch批处理和RealTime实时处理之间处理数据方式。

2 编程实现

基于IDEA集成开发环境，编程实现：从TCP Socket实时读取流式数据，对每批次中数据进行
词频统计WordCount。

2.1 StreamingContext

回顾SparkCore和SparkSQL及SparkStreaming处理数据时编程：

1）、SparkCore

数据结构：RDD
SparkContext：上下文实例对象

2）、SparkSQL

数据结构：Dataset/DataFrame = RDD + Schema
SparkSession：会话实例对象，在Spark 1.x中SQLContext/HiveContext

3）、SparkStreaming

数据结构：DStream = Seq[RDD]
StreamingContext：流式上下文实例对象，底层还是SparkContext
参数：划分流式数据时间间隔BatchInterval：1s，5s（演示）
文档： http://spark.apache.org/docs/2.2.0/streaming-programming-guide.html#initializing-streamingcontext
从官方文档可知，提供两种方式构建StreamingContext实例对象，截图如下：

第一种方式：构建SparkConf对象
第二种方式：构建SparkContext对象

2.2 编写代码

针对SparkStreaming流式应用来说，代码逻辑大致如下五个步骤：

1、Define the input sources by creating input DStreams.定义从哪个数据源接收流式数据，封装到DStream中
2、Define the streaming computations by applying transformation and output operations to DStreams.针对业务调用DStream中函数，进行数据处理和输出
3、Start receiving data and processing it using streamingContext.start().
4 、 Wait for the processing to be stopped (manually or due to any error) usingstreamingContext.awaitTermination().
5、The processing can be manually stopped using streamingContext.stop().启动流式应用，并且一直等待程序终止（人为或异常），最后停止运行

完整StreamingWordCount代码如下所示：

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

/**
 * 基于IDEA集成开发环境，编程实现从TCP Socket实时读取流式数据，对每批次中数据进行词频统计。
 */
object StreamingWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // TODO: 1. 构建StreamingContext流式上下文实例对象
    val ssc: StreamingContext = {
      // a. 创建SparkConf对象，设置应用配置信息
      val sparkConf = new SparkConf()
        .setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
        .setMaster("local[3]")
      // b.创建流式上下文对象, 传递SparkConf对象，TODO: 时间间隔 -> 用于划分流式数据为很多批次Batch
      val context = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
      // c. 返回
      context
    }
    // TODO: 2. 从数据源端读取数据，此处是TCP Socket读取数据
    /*
    def socketTextStream(
    hostname: String,
    port: Int,
    storageLevel: StorageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2
    ): ReceiverInputDStream[String]
    */
    val inputDStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream(
      "node1.oldlu.cn", 9999
    )
    // TODO: 3. 对每批次的数据进行词频统计
    val resultDStream: DStream[(String, Int)] = inputDStream
      // 过滤不合格的数据
      .filter(line => null != line && line.trim.length > 0)
      // 按照分隔符划分单词
      .flatMap(line => line.trim.split("\\\\s+"))
      // 转换数据为二元组，表示每个单词出现一次
      .map(word => (word, 1))
      // 按照单词分组，聚合统计
      .reduceByKey((tmp, item) => tmp + item)
    // TODO: 4. 将结果数据输出 -> 将每批次的数据处理以后输出
    resultDStream.print(10)
    // TODO: 5. 对于流式应用来说，需要启动应用
    ssc.start()
    // 流式应用启动以后，正常情况一直运行（接收数据、处理数据和输出数据），除非人为终止程序或者程序异常停止
    ssc.awaitTermination()
    // 关闭流式应用(参数一：是否关闭SparkContext，参数二：是否优雅的关闭）
    ssc.stop(stopSparkContext = true, stopGracefully = true)
  }
}

运行结果监控截图：

2.3 Streaming 应用监控

运行上述词频统计案例，登录到WEB UI监控页面：http://localhost:4040，查看相关监控信息。

其一、Streaming流式应用概要信息

每批次Batch数据处理总时间TD = 批次调度延迟时间SD + 批次数据处理时间PT。
其二、性能衡量标准
SparkStreaming实时处理数据性能如何（是否可以实时处理数据）？？如何衡量的呢？？

每批次数据处理时间TD <= BatchInterval每批次时间间隔

3 Streaming 工作原理

SparkStreaming处理流式数据时，按照时间间隔划分数据为微批次（Micro-Batch），每批次数据当做RDD，再进行处理分析。

以上述词频统计WordCount程序为例，讲解Streaming工作原理。

3.1 创建 StreamingContext

当SparkStreaming流式应用启动（streamingContext.start）时，首先创建StreamingContext流式上下文实例对象，整个流式应用环境构建，底层还是SparkContext。

当StreamingContext对象构建以后，启动接收器Receiver，专门从数据源端接收数据，此接收器作为Task任务运行在Executor中，一直运行（Long Runing），一直接收数据。
从WEB UI界面【Jobs Tab】可以看到【Job-0】是一个Receiver接收器，一直在运行，以Task方式运行，需要1Core CPU。
可以从多个数据源端实时消费数据进行处理，例如从多个TCP Socket接收数据，对每批次数据
进行词频统计，使用DStream#union函数合并接收数据流，演示代码如下：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
 * 从TCP Socket 中读取数据，对每批次（时间为5秒）数据进行词频统计，将统计结果输出到控制台。
 * TODO: 从多个Socket读取流式数据，进行union合并
 */
object StreamingDStreamUnion {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // TODO: 1. 构建StreamingContext流式上下文实例对象
    val ssc: StreamingContext = {
      // a. 创建SparkConf对象，设置应用配置信息
      val sparkConf = new SparkConf()
        .setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
        .setMaster("local[4]")
      // b.创建流式上下文对象, 传递SparkConf对象，TODO: 时间间隔 -> 用于划分流式数据为很多批次Batch
      val context = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
      // c. 返回
      context
    }
    // TODO: 2. 从数据源端读取数据，此处是TCP Socket读取数据
    /*
    def socketTextStream(
    hostname: String,
    port: Int,
    storageLevel: StorageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2
    ): ReceiverInputDStream[String]
    */
    val inputDStream01: DStream[String] = ssc.socketTextStream("node1.itcast.cn", 9999)
    val inputDStream02: DStream[String] = ssc.socketTextStream("node1.itcast.cn", 9988)
    // 合并两个DStream流
    val inputDStream: DStream[String] = inputDStream01.union(inputDStream02)
    // TODO: 3. 对每批次的数据进行词频统计
    val resultDStream: DStream[(String, Int)] = inputDStream
      // 过滤不合格的数据
      .filter(line => null != line && line.trim.length > 0)
      // 按照分隔符划分单词
      .flatMap(line => line.trim.split("\\\\s+"))
      // 转换数据为二元组，表示每个单词出现一次
      .map(word => (word, 1))
      // 按照单词分组，聚合统计
      .reduceByKey((tmp, item) => tmp + item)
    // TODO: 4. 将结果数据输出 -> 将每批次的数据处理以后输出
    resultDStream.print(10)
    // TODO: 5. 对于流式应用来说，需要启动应用
    ssc.start()
    // 流式应用启动以后，正常情况一直运行（接收数据、处理数据和输出数据），除非人为终止程序或者程序异常停止
    ssc.awaitTermination()
    // 关闭流式应用(参数一：是否关闭SparkContext，参数二：是否优雅的关闭）
    ssc.stop(stopSparkContext = true, stopGracefully = true)
  }
}

3.2 接收器接收数据

启动每个接收器Receiver以后，实时从数据源端接收数据（比如TCP Socket），也是按照时间间隔将接收的流式数据划分为很多Block（块）。
接收器Receiver划分流式数据的时间间隔BlockInterval，默认值为200ms，通过属性【spark.streaming.blockInterval】设置。接收器将接收的数据划分为Block以后，按照设置的存储级别对Block进行存储，从TCP Socket中接收数据默认的存储级别为：MEMORY_AND_DISK_SER_2，先存储内存，不足再存储磁盘，存储2副本。从TCP Socket消费数据时可以设置Block存储级别，演示代码如下：

// TODO: 2. 从数据源端读取数据，此处是TCP Socket读取数据
/*
def socketTextStream(
hostname: String,
port: Int,
storageLevel: StorageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2
): ReceiverInputDStream[String]
*/
val inputDStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream(
  "node1.itcast.cn", //
  9999, //
  // TODO: 设置Block存储级别为先内存，不足磁盘，副本为1
  storageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK
)

3.3 汇报接收Block报告

接收器Receiver将实时汇报接收的数据对应的Block信息，当BatchInterval时间达到以后，
StreamingContext将对应时间范围内数据block当做RDD，加载SparkContextt处理数据。
以此循环处理流式的数据，如下图所示：

3.4 Streaming 工作原理总述

整个Streaming运行过程中，涉及到两个时间间隔：

批次时间间隔：BatchInterval

每批次数据的时间间隔，每隔多久加载一个Job；

Block时间间隔：BlockInterval

接收器划分流式数据的时间间隔，可以调整大小哦，官方建议最小值不能小于50ms；
默认值为200ms，属性：spark.streaming.blockInterval，调整设置

官方案例：
BatchInterval： 1s = 1000ms = 5 * BlockInterval
每批次RDD数据中，有5个Block，每个Block就是RDD一个分区数据

从代码层面结合实际数据处理层面来看，Streaming处理原理如下，左边为代码逻辑，右边为
实际每批次数据处理过程。

具体运行数据时，每批次数据依据代码逻辑执行。

// TODO: 3. 对每批次的数据进行词频统计
val resultDStream: DStream[(String, Int)] = inputDStream
  // 过滤不合格的数据
  .filter(line => null != line && line.trim.length > 0)
  // 按照分隔符划分单词
  .flatMap(line => line.trim.split("\\\\s+"))
  // 转换数据为二元组，表示每个单词出现一次
  .map(word => (word, 1))
  // 按照单词分组，聚合统计
  .reduceByKey((tmp, item) => tmp + item)
// TODO: 4. 将结果数据输出 -> 将每批次的数据处理以后输出
resultDStream.print(10)