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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