Spark StreamingSpark Day10:Spark Streaming 学习笔记

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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Spark StreamingSpark Day10:Spark Streaming 学习笔记相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Spark Day10:Spark Streaming

01-[了解]-昨日课程内容回顾

​ 实战练习:以DMP广告行业背景为例,处理广告点击数据,分为2个方面【广告数据ETL转换和业务报表开发】,具体说明如下:

【前提】:使用SparkSQL完成案例练习,进行代码编写
1、广告数据ETL转换
	JSON文本数据 ->  DataFrame:提取IP地址,解析转换为省份和城市 -> 保存到Hive分区表中
	数据源
		文件系统(HDFS、LocalFS)文本文件数据:JSON格式
	数据处理
		ip地址,转换省份与城市
		实现:使用DSL编程,可以调用类似SQL语句函数、也可以调用类似RDD转换函数,比如mapPartitions
	数据终端Sink
		Hive分区表

2、业务报表分析
	【前提】:默认情况下,每次分析前一天数据
	数据流程:
		Hive分区表  -> DataFrame:依据业务进行报表分析统计 -> mysql数据库表中
	【注意】:
		a. 加载数据时,考虑过滤,仅仅获取前一天数据
		b. 报表分析时
			使用SQL编程,比较容易
			可以考虑DSL编程
		c. 保存数据时
			不能直接使用SparkSQL提供外部数据源接口,使用原生态JDBC
			dataframe.rdd.foreachPartition(iter => saveToMySQL(iter))
			
【扩展】:向MySQL表写入数据时,实现upsert【主键存在,就更新;不存在,就插入】功能
	- 方式一:使用REPALCE 代替INSERT
		replace INTO db_test.tb_wordcount (word, count) VALUES(?, ?)
		此种方式,有一些限制,比如需要列举出所有列等
		
	- 方式二:ON DUPLICATE KEY UPDATE
        INSERT INTO ods_qq_group_members ( gid, uin, datadate )
        VALUES (111, 1111111, '2016-11-29' ) 
        ON DUPLICATE KEY UPDATE gid=222, uin=22222, datadate='2016-11-29'

02-[了解]-今日课程内容提纲

从今天开始,进入Spark框架中:关于流式数据分析模块讲解。

首先,学习SparkStreaming流式计算模块,以批处理思想处理流式数据,进行实时分析

1、Streaming 流式计算概述
	Streaming应用场景,目前需求非常多
	Lambda 架构,离线和实时
	Streaming 计算模式
	SparkStreaming 计算思想

2、入门案例
	官方案例运行,”词频统计“
	编程实现代码:SparkStreaming入门程序编写
	Streaming 工作原理
		如何使用批的思想处理流式数据
		
3、DStream:分离、离散流
	DStream是什么,DStream = Seq[RDD]
	DStream Operations
		函数,分为2类:转换函数、输出函数
	流式应用状态

03-[了解]-Spark框架中各个模块的数据结构抽象

Spark框架是一个统一分析引擎,包含很多模块,各个模块都有数据结构封装数据。

在Spark1.x时,主要三个模块,都是自己数据结构进行封装
	- SparkCore:RDD
	- SparkSQL:DataFrame/Dataset
	- SparkStreaming:DStream
	
到Spark2.x时,建议使用SparkSQL对离线数据和流式数据分析
	Dataset/DataFrame
	出现StructuredStreaming模块,将流式数据封装到Dataset中,使用DSL和SQL分析流式数据

04-[了解]-Straming 概述之流式应用场景

  • 1)、电商实时大屏:每年双十一时,淘宝和京东实时订单销售额和产品数量大屏展示

  • 2)、商品推荐:京东和淘宝的商城在购物车、商品详情等地方都有商品推荐的模块

  • 3)、工业大数据:现在的工场中, 设备是可以联网的, 汇报自己的运行状态, 在应用层可以针对
    这些数据来分析运行状况和稳健程度, 展示工件完成情况, 运行情况等

  • 4)、集群监控:一般的大型集群和平台, 都需要对其进行监控

具体来说,流式计算应用场景如下所示:

05-[掌握]-Straming 概述之Lambda架构

Lambda架构是由Storm的作者Nathan Marz提出的一个实时大数据处理框架。

  • 大数据架构,仅能够进行离线数据分析,又能够进行实时数据计算。

Lambda架构分为三层:
- 第一层:Batch Layer
	批处理层
	数据离线分析
- 第二层:Speed Layer
	速度层
	数据实时计算
- 第三层:ServingLayer
	服务层
	将离线分析和实时计算结果对外提供服务,比如可视化展示

​ Lambda架构整合离线计算和实时计算,融合不可变性(Immunability),读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则,可集成Hadoop,Kafka,Storm,Spark,Hbase等各类大数据组件。

举个例子:
	【每年双11狂欢购物节,当天用户交易订单数数据来说】
	- 第一点:实时统计交易订单中销售额
		totalAmt
		最终实时在大屏展示
	- 第二点:11.11以后,11.12凌晨,开始对前一天交易数据进行分析
		哪个省份娘们最败家
		哪个城市女性消费最优秀
	无论实时计算还是离线分析,最终都需要展示
		提供计算分析的数据

Lambda架构通过分解的三层架构来解决该问题:批处理层(Batch Layer),速度层(SpeedLayer)和服务层(Serving Layer)。

06-[掌握]-Straming 概述之流式数据计算模式

目前大数据框架领域有如下几种流式计算框架:

  • 1)、Storm框架
    • 阿里巴巴双11,前几年使用就是此框架
  • 2)、Samza,领英公司开源
    • 严重依赖Kafka,在国内几乎没有公司使用
  • 3)、SparkStreaming
    • 基于SparkCore之上流式计算框架,目前使用也不多
  • 4)、Flink 框架
    • 当前大数据流式计算领域最流行框架,尤其在国内,推广十分广泛,各个大厂都在使用,实时性很高,吞吐量比较大,尤其在阿里巴巴公司。
  • 5)、StructuredStreaming
    • SparkSQL框架中针对流式数据处理功能模块
    • 从Spark2.0提出来,相对来说,比较优秀,很多公司在使用SparkSQL时,如果有流式数据需要实时处理的话,直接选择StructuredStreaming

不同的流式处理框架有不同的特点,也适应不同的场景,主要有如下两种模式。

总的来说,流式计算引擎(框架)处理流式数据有2中模式)

  • 模式一:原生流处理(Native)

所有输入记录会一条接一条地被处理,上面提到的 Storm 和 Flink都是采用这种方式;

产生一条数据,处理一条数据,此类框架处理数据速度非常快的,实时性很高

  • 模式二:微批处理(Batch)

将输入的数据以某一时间间隔 T,切分成多个微批量数据,然后对每个批量数据进行处理,Spark Streaming 和 StructuredStreaming采用的是这种方式

微批处理,将流式数据划分很多批次,往往按照时间间隔划分,比如1秒钟,进行处理分析

对于Spark中StructuredStreaming结构化六来说
	- 默认情况下,属于微批处理模式
		一批次一批次处理数据
	- Spark 2.3开始,Continues Processing
		持续流处理,就是原生流模式分析数据

07-[掌握]-Straming 概述之SparkStreaming计算思想

​ Spark Streaming是Spark生态系统当中一个重要的框架,它建立在Spark Core之上,下图也可以看出Sparking Streaming在Spark生态系统中地位。

官方定义Spark Streaming模块:

SparkStreaming使用户构建可扩展的、具有容错语义流式应用更加容易。

​ SparkStreaming是一个基于SparkCore之上的实时计算框架,可以从很多数据源消费数据并对数据进行实时的处理,具有高吞吐量和容错能力强等特点。

对于Spark Streaming来说,将流式数据按照时间间隔BatchInterval划分为很多部分,每一部分Batch(批次),针对每批次数据Batch当做RDD进行快速分析和处理。
	- 第一点、按照时间间隔划分流式数据
		batchInterval,比如1秒
	- 第二点、划分数据当做批次Batch
		每批次数据认为是RDD
	- 第三点,处理流式数据时,仅仅处理每批次RDD即可
		RDD数据分析处理

数据结构:DStream,封装流式数据
	实质上一系列的RDD的集合,DStream可以按照秒、分等时间间隔将数据流进行批量的划分

将流式数据按照【X seconds】划分很多批次Batch,每个Batch数据封装到RDD中进行处理分析,最后每批次数据进行输出。

​ 对于目前版本的Spark Streaming而言,其最小的Batch Size的选取在0.5~5秒钟之间,所以Spark Streaming能够满足流式准实时计算场景,

08-[掌握]-入门案例之运行官方词频统计

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

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:

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。

09-[掌握]-入门案例之Streaming编程模块

​ 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。

在Spark框架中各个模块都有自己数据结构,也有自己的程序入口:
- SparkCore	
	RDD
	SparkContext
- SparkSQL
	DataFrame/Dataset
	SparkSession/SQLContext(Spark 1.x)
- SparkStreaming
	DStream
	StreamingContext
		参数:划分流式数据时间间隔BatchInterval:1s,5s(演示)
		底层还是SparkContext,每批次数据当做RDD

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

针对SparkStreaming流式应用来说,代码逻辑大致如下五个步骤:

编写SparkStreaming程序模块,构建StreamingContext流式上下文实例对象,启动流式应用等待终止

package cn.itcast.spark.start

import org.apache.spark.SparkConf
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 _01StreamingWordCount 
	
	def main(args: Array[String]): Unit = 
		
		// TODO: 1. 构建StreamingContext实例对象,传递时间间隔BatchInterval
		val ssc: StreamingContext = 
			// 创建SparkConf对象,设置应用属性
			val sparkConf: SparkConf = new SparkConf()
    			.setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
    			.setMaster("local[3]")
			// 传递sparkConf对象和时间间隔batchInterval:5秒
			new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
		
		
		// TODO: 2. 定义数据源,获取流式数据,封装到DStream中
		
		
		// TODO: 3. 依据业务需求,调用DStream中转换函数(类似RDD中转换函数)
		
		
		// TODO: 4. 定义数据终端,将每批次结果数据进行输出
		
		
		// TODO: 5. 启动流式应用,等待终止
		ssc.start() // 启动流式应用,开始从数据源实时消费数据,处理数据和输出结果
		// 流式应用只要已启动,一直运行,除非程序异常终止或者认为终止
		ssc.awaitTermination()
		// 当流式应用停止时,需要关闭资源
		ssc.stop(stopSparkContext = true, stopGracefully = true)
	
	


10-[掌握]-入门案例之代码实现及测试运行

每个流式应用程序(无论是SparkStreaming、StructuredStreaming还是Flink),最核心有3个步骤

- 第一步、数据源Source	
	从哪里实时消费流式数据
- 第二步、数据转换Transformation
	按照业务处理数据
	调用函数
- 第三步、数据终端Sink
	将处理结果数据保存到外部系统中
package cn.itcast.spark.start

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 _01StreamingWordCount 
	
	def main(args: Array[String]): Unit = 
		
		// TODO: 1. 构建StreamingContext实例对象,传递时间间隔BatchInterval
		val ssc: StreamingContext = 
			// 创建SparkConf对象,设置应用属性
			val sparkConf: SparkConf = new SparkConf()
    			.setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
    			.setMaster("local[3]")
			// 传递sparkConf对象和时间间隔batchInterval:5秒
			new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
		
		
		// TODO: 2. 定义数据源,获取流式数据,封装到DStream中
		/*
		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: 3. 依据业务需求,调用DStream中转换函数(类似RDD中转换函数)
		/*
				spark hive hive spark spark hadoop
		 */
		val resultDStream: DStream[(String, Int)] = inputDStream
			// 分割单词
			.flatMap(line => line.trim.split("\\\\s+"))
			// 转换为二元组
			.map(word => word -> 1)
			// 按照单词分组,组内进行聚合
			/*
				(spark, 1) 
				(spark, 1)          ->   (spark, [1, 1])  (hive, [1]) -> (spark, 2) (hive, 1)
				(hive, 1)
			 */
			.reduceByKey((tmp, itme) => tmp + itme)
		
		// TODO: 4. 定义数据终端,将每批次结果数据进行输出
		resultDStream.print()
		
		
		// TODO: 5. 启动流式应用,等待终止
		ssc.start() // 启动流式应用,开始从数据源实时消费数据,处理数据和输出结果
		// 流式应用只要已启动,一直运行,除非程序异常终止或者认为终止
		ssc.awaitTermination()
		// 当流式应用停止时,需要关闭资源
		ssc.stop(stopSparkContext = true, stopGracefully = true)
	
	


运行结果监控截图:

11-[掌握]-入门案例之SparkStreaming 运行工作原理

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。

  • 第一步、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。

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。

  • 第二步、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。
		
假设设置Batch批次时间间隔为1s,每批次默认情况下,有几个Block呢???
	1s = 1000ms = 200ms * 5 
	所以5个block
将该批次数据当做1个RDD,此时RDD的分区数目为5
  • 第3步、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SparkContext处理数据。

以此循环处理流式的数据,如下图所示:

12-[掌握]-DStream 是什么

SparkStreaming模块将流式数据封装的数据结构:DStream(Discretized Stream,离散化数据流,连续不断的数据流),代表持续性的数据流和经过各种Spark算子操作后的结果数据流。

​ 通过WEB UI界面可知,对DStream调用函数操作,底层就是对RDD进行操作,发现狠多时候DStream中函数与RDD中函数一样的。

13-[了解]-DStream Operations函数概述

DStream类似RDD,里面包含很多函数,进行数据处理和输出操作,主要分为两大类:

  • 其一:转换函数【Transformation函数】

在SparkStreaming中对流的转换操作,主要3种转换类型:
- 对流中数据进行转换
	map、flatMpa、filter

- 对流中数据涉及到聚合统计
	count
	reduce
	countByValue
	...
- 对2个流进行聚合啊哦做
	union
	join
	cogroup
  • 其二:输出函数【Output函数】

​ DStream中每批次结果RDD输出使用foreachRDD函数,前面使用的print函数底层也是调用foreachRDD函数,截图如下所示:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-1w2D8bG6-1638081078226)(https://gitee.com/the_efforts_paid_offf/picture-blog/raw/master/img/20211128142957.png)]

​ 在DStream中有两个重要的函数,都是针对每批次数据RDD进行操作的,更加接近底层,性能更好,强烈推荐使用:

14-[掌握]-DStream中transform函数使用

通过源码认识transform函数,有两个方法重载,声明如下:

接下来使用transform函数,修改词频统计程序,具体代码如下:

package cn.itcast.spark.rdd

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
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 _03StreamingTransformRDD 
	
	def main(args: Array[String]): Unit = 
		
		// TODO: 1. 构建StreamingContext实例对象,传递时间间隔BatchInterval
		val ssc: StreamingContext = 
			// a. 创建SparkConf对象,设置应用基本信息
			val sparkConf = new SparkConf()
    			.setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
    			.setMaster("local[3]")
			// b. 创建实例对象,设置BatchInterval
			new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
		
		
		// TODO: 2. 定义数据源,获取流式数据,封装到DStream中
		/*
		  def socketTextStream(
		      hostname: String,
		      port: Int,
		      storageLevel: StorageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2
		    ): ReceiverInputDStream[String]
		 */
		val inputDStream: DStream[String] = ssc.socketTextStream(
			"node1.itcast.cn",
			9999,
			storageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK
		)
		
		// TODO: 3. 依据业务需求,调用DStream中转换函数(类似RDD中转换函数)
		/*
			TODO: 能对RDD操作的就不要对DStream操作,当调用DStream中某个函数在RDD中也存在,使用针对RDD操作
			def transform[U: ClassTag](transformFunc: RDD[T] => RDD[U]): DStream[U]
		 */
		// 此处rdd就是DStream中每批次RDD数据
		val resultDStream: DStream[(String, Int)] = inputDStream.transformrdd =>
			val resultRDD: RDD[(String, Int)] = rdd
				// 按照分隔符分割单词
				.flatMap(line => line.split("\\\\s+"))
				// 转换单词为二元组,表示每个单词出现一次
				.map(word => word -> 1)
				// 按照单词分组,对组内执进行聚合reduce操作,求和
				.reduceByKey((tmp, item) => tmp + item)
			// 每批次RDD处理结果RDD返回
			resultRDD
		
		
		// TODO: 4. 定义数据终端,将每批次结果数据进行输出
		resultDStream.print()
		
		// TODO: 5. 启动流式应用,等待终止
		ssc.start()
		ssc.awaitTermination()
		ssc.stop(stopSparkContext = true, stopGracefully = true)
	
	


查看WEB UI监控中每批次Batch数据执行Job的DAG图,直接显示针对RDD进行操作。

15-[掌握]-DStream中foreachRDD函数使用

foreachRDD函数属于将DStream中结果数据RDD输出的操作,类似transform函数,针对每批次RDD数据操作,源码声明如下:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gFQxcdhr-1638081078229)(/img/image-20210429113612287.png)]

继续修改词频统计代码,自定义输出数据,具体代码如下:

package cn.itcast.spark.output

import org.apache.commons.lang3.time.FastDateFormat
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
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 _04StreamingOutputRDD 
	
	def main(args: Array[String]): Unit = 
		
		// TODO: 1. 构建StreamingContext实例对象,传递时间间隔BatchInterval
		val ssc: StreamingContext = 
			// a. 创建SparkConf对象,设置应用基本信息
			val sparkConf = new SparkConf()
    			.setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
    			.setMaster("local[3]")
				// TODO:设置数据输出文件系统的算法版本为2
				.set("spark.hadoop.mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version", "2")
			// b. 创建实例对象,设置BatchInterval
			new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
		
		
		
		// TODO: 2. 定义数据源,获取流式数据,封装到DStream中
		/*
		  def socketTextStream(
		      hostname: String,
		      port: Int,
		      storageLevel: StorageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2
		    ): ReceiverInputDStream[String]
		 */
		val inputDStream: DStream[String] = ssc.socketTextStream(
			"node1.itcast.cn",
			9999,
			storageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK
		)
		
		// TODO: 3. 依据业务需求,调用DStream中转换函数(类似RDD中转换函数)
		/*
			TODO: 能对RDD操作的就不要对DStream操作,当调用DStream中某个函数在RDD中也存在,使用针对RDD操作
			def transform[U: ClassTag](transformFunc: RDD[T] => RDD[U]): DStream[U]
		 */
		// 此处rdd就是DStream中每批次RDD数据
		val resultDStream: DStream[(String, Int)] = inputDStream.transform rdd =>
			val resultRDD: RDD[(String, Int)] = rdd
				.filter(line => null != line && line.trim.length > 0)
				.flatMap(line => line.trim.split("\\\\s+"))
				.map(word => (word, 1))
				.reduceByKey((tmp, item) => tmp + item)
			// 返回结果RDD
			resultRDD
		
		
		// TODO: 4. 定义数据终端,将每批次结果数据进行输出
		//resultDStream.print()
		/*
			def foreachRDD(foreachFunc: (RDD[T], Time) => Unit): Unit
				rdd 表示每批次处理结果RDD
				time 表示批次产生的时间,Long类型
		 */
		resultDStream.foreachRDD((rdd, time) => 
			// 打印每批次产生的时间
			val batchTime: String = FastDateFormat.getInstance("yyyy/MM/dd HH:mm:ss").format(time.milliseconds)
			println("-------------------------------------------")
			println(s"Batch Time: $batchTime")
			println("-------------------------------------------")
			
			// TODO: 判断结果RDD是否有数据,有数据,再进行输出,否则不操作
			if(!rdd.isEmpty())
				// 对结果RDD进行输出时:降低分区数目、针对每个分区操作、通过连接池(sparkStreaming)获取连接
				val resultRDD: RDD[(String, Int)] = rdd.coalesce(1)
				resultRDD.cache()
				// 将结果RDD 打印控制台
				resultRDD.foreachPartition(iter => iter.foreach(println))
				
				// 将结果RDD 保存文件中
				resultRDD.saveAsTextFile(s"datas/streaming-wc-$time.milliseconds")
				resultRDD.unpersist()
			
		)
		
		
		// TODO: 5. 启动流式应用,等待终止
		ssc.start()
		ssc.awaitTermination()
		ssc.stop(stopSparkContext = true, stopGracefully = true)
	
	


16-[了解]-SparkStreaming流式应用三种状态

​ 使用SparkStreaming处理实际实时应用业务时,针对不同业务需求,需要使用不同的函数。SparkStreaming流式计算框架,针对具体业务主要分为三类,使用不同函数进行处理:

  • 业务一:无状态Stateless

  • 业务二:有状态State

  • 业务三:窗口统计

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-g0Xbre1z-1638081078231)(/img/image-20210429115034287.png)]

附录一、创建Maven模块

1)、Maven 工程结构

2)、POM 文件内容

​ Maven 工程POM文件中内容(依赖包):

    <!-- 指定仓库位置,依次为aliyun、cloudera和jboss仓库 -->
    <repositories>
        <repository>
            <id>aliyun</id>
            <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
        </repository>
        <repository>
            <id>cloudera</id>
            <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
        </repository>
        <repository>
            <id>jboss</id>
            <url>http://repository.jboss.com/nexus/content/groups/public</url>
        </repository>
    </repositories>

    <properties>
        <scala.version>2.11.12</scala.version>
        <scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
        <spark.version>2.4.5</spark.version>
        <hadoop.version>2.6.0-cdh5.16.2</hadoop.version>
        <hbase.version>1.2.0-cdh5.16.2</hbase.version>
        <kafka.version>2.0.0</kafka.version>
        <mysql.version>8.0.19</mysql.version>
    </properties>

    <dependencies>

        <!-- 依赖Scala语言 -->
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>$scala.version</version>
        </dependency>
        <!-- Spark Core 依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_$scala.binary.version</artifactId>
            <version>$spark.version</version>
        </dependency>
        <!-- Spark SQL 依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_$scala.binary.version</artifactId>
            <version>$spark.version</version>
        </dependency>
        <!-- Spark Streaming 依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>s

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