Structured Streaming 分析

Posted 2023-05-04

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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Structured Streaming 分析相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A 本文对StructedStreaming的流程/机制进行分析

从官网/源码中可以看到structedstreaming应用的开发
除了spark的初始化工作，通常有三步与业务相关的操作：

1.获取输入数据源（可以理解为source）

2.根据业务逻辑对数据进行转换处理（业务处理）

3.将处理结果写入第三方数据源,整个流应用通过query.start启动（可以理解为sink）

通过DataStreamReader类完成应用层与不同的流source源的reader隔离。load方法会为应用获取数据的逻辑

在处理数据源时框架使用serviceload机制，将所有集成DataSourceRegister的类加载如内存，判断对应source的shortName是否与设置的一致，如果一致，则实例化此类。并根据此类属性生成对应的dataframe。

当前支持的source源有如下：

数据的写出需要选择写出模式以及写出的sink源

写出模式：append,update,complete。
Structed streaming对写出模式的支持与数据处理时使用到的算子有关。需要根据需求，处理逻辑选合适的写出模式。
可参考：( http://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html#output-modes )
sink源的写出：
在处理sink源时框架依然使用serviceload机制，将所有集成DataSourceRegister的类加载如内存，判断对应source的shortName是否与设置的一致，如果一致，则实例化此类

当前实现的sink：

对于structed streaming有如上理解即可开发相关应用。但structedstreaming的实现机制依然值得深究，尤其是structedstreaming的job触发机制，watermark是如何实现的，状态数据是如何保存的，用户应用如何被恢复的。如下对这三个"问题"进行分析

与sparkstreaming基于定时器产生job然后调度的机制不同，structedstreaming实现了一套新的job触发机制(trigger)。类似于flink这就是trigger机制。

通过DataStreamWriter.trigger()完成对trigger设置。默认的trigger为ProcessingTime(interval)，interval默认为0

trigger有三种，OneTimeTrigger只会触发一次计算。在流应用中一般使用ProcessingTime和ContinuousTrigger两种，下面对着两种trigger进行对比。

在使用ProcessingTime Trigger时，对应的执行引擎为MicrobatchExecution。

Trigger调度机制如下：
override def execute(triggerHandler: () => Boolean): Unit =
while (true)
val triggerTimeMs = clock.getTimeMillis
val nextTriggerTimeMs = nextBatchTime(triggerTimeMs)
val terminated = !triggerHandler()
if (intervalMs > 0)
val batchElapsedTimeMs = clock.getTimeMillis - triggerTimeMs
if (batchElapsedTimeMs > intervalMs)
notifyBatchFallingBehind(batchElapsedTimeMs)

if (terminated)
return

clock.waitTillTime(nextTriggerTimeMs)
else
if (terminated)
return

ProcessingTime Trigger循环调度每执行逻辑:
triggerExecutor.execute(() =>
startTrigger()
if (isActive)
reportTimeTaken("triggerExecution")
if (currentBatchId < 0)
// We'll do this initialization only once
populateStartOffsets(sparkSessionForStream)
...
else
constructNextBatch()

if (dataAvailable)
currentStatus = currentStatus.copy(isDataAvailable = true)
updateStatusMessage("Processing new data")
runBatch(sparkSessionForStream)

// Report trigger as finished and construct progress object.
finishTrigger(dataAvailable)
if (dataAvailable)
// Update committed offsets.
commitLog.add(currentBatchId)
committedOffsets ++= availableOffsets
currentBatchId += 1
sparkSession.sparkContext.setJobDescription(getBatchDescriptionString)
else
currentStatus = currentStatus.copy(isDataAvailable = false)
updateStatusMessage("Waiting for data to arrive")
Thread.sleep(pollingDelayMs)

updateStatusMessage("Waiting for next trigger")
isActive
)

在使用ContinuousTrigger时，对应的执行逻辑为continuousExecution。在调度时，Trigger退化为ProcessingTime Trigger。仅仅对执行状态查询，记录

Continuous执行逻辑
triggerExecutor.execute(() =>
startTrigger()
if (reader.needsReconfiguration() && state.compareAndSet(ACTIVE, RECONFIGURING))
stopSources()
if (queryExecutionThread.isAlive)
sparkSession.sparkContext.cancelJobGroup(runId.toString)
queryExecutionThread.interrupt()

false
else if (isActive)
currentBatchId = epochEndpoint.askSync[Long](IncrementAndGetEpoch)
logInfo(s"New epoch $currentBatchId is starting.")
true
else
false
)
在ContinuousDataSourceRDD的compute方法中可以看出，其计算逻辑如下：

StructedStreaming的与sparkstreaming相比一大特性就是支持基于数据中的时间戳的数据处理。也就是在处理数据时，可以对记录中的字段的时间进行考虑。eventTime更好的代表数据本身的信息。
在获取消息本身的时间戳之后，就可以根据该时间戳来判断消息的到达是否延迟（乱序）以及延迟的时间是否在容忍的范围内。该判断方法是根据watermark机制来设置和判断消息的有效性（延迟是否在可容忍范围内）

1.在driver内注册一个累加器eventTimeStats；
2.在一个批次计算内，executor的各task根据各自分区内的消息的时间戳，来更新累加器
executor中各task获取分区的eventtime信息方式如下：
在EventTimeWatermarkExec中的doExecute方法中
iter.map row =>
eventTimeStats.add(getEventTime(row).getLong(0) / 1000)
row

def add(eventTime: Long): Unit =
this.max = math.max(this.max, eventTime)
this.min = math.min(this.min, eventTime)
this.count += 1
this.avg += (eventTime - avg) / count

3.在driver端生成batch时，获取各个操作/plan的watermark，找出操作的最小的watermark时间点，写入offsetSeqMetadata,同时写入offsetlog
// 计算各plan的watermark lastExecution.executedPlan.collect case e: EventTimeWatermarkExec => e .zipWithIndex.foreach case (e, index) if e.eventTimeStats.value.count > 0 => logDebug(s"Observed event time stats $index: $e.eventTimeStats.value") val newWatermarkMs = e.eventTimeStats.value.max - e.delayMs val prevWatermarkMs = watermarkMsMap.get(index) if (prevWatermarkMs.isEmpty || newWatermarkMs > prevWatermarkMs.get) watermarkMsMap.put(index, newWatermarkMs) //找出watermark中最小值 if(!watermarkMsMap.isEmpty) val newWatermarkMs = watermarkMsMap.minBy(_._2)._2 if (newWatermarkMs > batchWatermarkMs) logInfo(s"Updating eventTime watermark to: $newWatermarkMs ms") batchWatermarkMs = newWatermarkMs //写入offsetSeqMetadata offsetSeqMetadata = offsetSeqMetadata.copy( batchWatermarkMs = batchWatermarkMs, batchTimestampMs = triggerClock.getTimeMillis()) //写入offsetlog offsetLog.add( currentBatchId, availableOffsets.toOffsetSeq(sources, offsetSeqMetadata)
4.根据watermark在读消息时过滤数据
StreamingSymmetricHashJoinExec -> doExecutor -> processPartitions -> StoreAndJoinWithOtherSide中有如下操作： val nonLateRows = WatermarkSupport.watermarkExpression(watermarkAttribute, eventTimeWatermark) match case Some(watermarkExpr) => val predicate = newPredicate(watermarkExpr, inputAttributes) inputIter.filter row => !predicate.eval(row) case None => inputIter

流应用中，如果有状态相关的如汇聚，关联等操作，需要在应用中将部分数据进行缓存，structedstreaming中通过statestore来对数据缓存以备后续计算及异常恢复使用。

当前的statestore的实现仅HDFSBackedStateStore,由HDFSBackedStateStoreProvider生成和管理; 每个HDFSBackedStateStoreProvider对应一个目录。

在在一些有状态的操作如关联汇聚等，部分数据需要保存以备后续计算使用，

store的put操作：
只有需要存储部分状态的操作/算子需要对状态数据进行缓存。从源码中查看，有如下算子：StateStoreSaveExec，FlatMapGroupsWithStateExec，SymmetricHashJoinStateManager

以流关联操作为例，介绍SymmetricHashJoinStateManager中的state写流程如下：

在一些有状态的操作如关联汇聚等，需要对“历史/之前批次”数据进行“缓存”，以备下次计算时，读取使用。
有两处读取store的逻辑

状态数据的管理/maintain
在executor内部，对于每一个分片启动一个线程定期“compact”中间数据，周期由spark.sql.streaming.stateStore.maintenanceInterval参数控制，默认为60s，线程名： state-store-maintenance-task 主要工作是扫描delta文件，生成snapshot文件，清理陈旧文件。

Note_Spark_Day14：Structured Streaming

Spark Day14：Structured Streaming

01-[了解]-上次课程内容回顾

继续讲解：StructuredStreaming，以结构化方式处理流式数据，底层分析引擎SparkSQL引擎。

0、数据源（Source）
	支持4种数据源：TCP Socket（最简单）、Kafka Source（最常用）
		- File Source：监控某个目录，当目录中有新的文件时，以流的方式读取数据
		- Rate Source：自动每秒生成一定数量数据

1、StreamingQuery基本设置
	- 设置查询名称：queryName
	- 设置触发时间间隔
		默认值：Trigger.Processing("0 seconds")，一有数据，立即处理
	- 检查点Checkpoint目录
		sparkConf.conf("spark.sql.streaming.checkpointLocation", "xx")
		option("checkpointLocation", "xx")
	- 输出模式OutputMode
		Append，追加，数据都是新的
		Update，更新数据输出
		Complete，所有数据输出

2、Sink终端
	表示处理流式数据结果输出地方，比如Console控制台，也可以输出到File Sink
	自定义输出
		- foreach，表示针对每条数据的输出
		- foreachBatch，表示针对每批次数据输出，可以重用SparkSQL中数据源的输出

3、集成Kafka（数据源Source和数据终端Sink）
	既可以从Kafka消费数据，也可以向Kafka写入数据
	- 数据源Source：从Kafka消费数据，其他参数可以设置
val df = spark.readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  // .option("subscribe", "topic1,topic2") // .option("subscribePattern", "topic.*")
  .option("subscribe", "topic1") 
  .load()
df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .as[(String, String)]		

	- 数据终端Sink：将流式数据集DataFrame数据写入到Kafka 中，要求必须value字段值，类型为String
val ds = df
  .selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .writeStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .option("topic", "topic1")
  .start()

02-[掌握]-集成Kafka之实时增量ETL（DSL）

需求：使用DataFrame DSL进行ETL转换，要求定义UDF函数

/* ============================= 基于Dataset 转换操作 ====================*/
val etlStreamDF: Dataset[String] = kafkaStreamDF
    .selectExpr("CAST(value AS STRING)") // 提取value字段值，并且转换为String类型
    .as[String] // 转换为Dataset
    .filter{msg =>
	    null != msg && 
		    msg.trim.split(",").length == 6 && 
		    "success".equals(msg.trim.split(",")(3))
    }


/* ============================= 基于 DataFrame DSL操作 ====================*/
val filter_udf: UserDefinedFunction = udf(
	(msg: String) => {
		null != msg &&
			msg.trim.split(",").length == 6 &&
			"success".equals(msg.trim.split(",")(3))
	}
)
val etlStreamDF: Dataset[Row] = kafkaStreamDF
    .select($"value".cast(StringType))
    .filter(filter_udf($"value"))

完整代码如下：

package cn.itcast.spark.kafka

import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction
import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode, StreamingQuery, Trigger}
import org.apache.spark.sql.types.StringType
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.functions._

/**
 * 实时从Kafka Topic消费基站日志数据，过滤获取通话转态为success数据，再存储至Kafka Topic中
	 * 1、从KafkaTopic中获取基站日志数据
	 * 2、ETL：只获取通话状态为success日志数据
	 * 3、最终将ETL的数据存储到Kafka Topic中
 */
object _01StructuredEtlKafka {
	
	def main(args: Array[String]): Unit = {
		
		// 构建SparkSession实例对象
		val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
			.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
			.master("local[3]")
			// 设置Shuffle分区数目
			.config("spark.sql.shuffle.partitions", "3")
			.getOrCreate()
		// 导入隐式转换和函数库
		import spark.implicits._
	
		// TODO: 1. 从Kafka Topic中获取基站日志数据（模拟数据，文本数据）
		val kafkaStreamDF: DataFrame = spark
			.readStream
			.format("kafka")
			.option("kafka.bootstrap.servers", "node1.itcast.cn:9092")
			.option("subscribe", "stationTopic")
			.option("maxOffsetsPerTrigger", "10000")
			.load()
		
		// TODO: 2. ETL：只获取通话状态为success日志数据
		/*
		val etlStreamDF: Dataset[String] = kafkaStreamDF
		    .selectExpr("CAST(value AS STRING)") // 提取value字段值，并且转换为String类型
		    .as[String] // 转换为Dataset[String]
		    .filter{msg =>
			    null != msg &&
				    msg.trim.split(",").length == 6 &&
				    "success".equals(msg.trim.split(",")(3))
		    }
		 */
		val filter_udf: UserDefinedFunction = udf(
			(msg: String) => {
				null != msg &&
					msg.trim.split(",").length == 6 &&
					"success".equals(msg.trim.split(",")(3))
			}
		)
		val etlStreamDF: DataFrame = kafkaStreamDF
			// 选择value字段，值转换为String类型
    		.select($"value".cast(StringType))
			// 过滤数据：status为success
    		.filter(filter_udf($"value"))
		
		
		// TODO: 3. 最终将ETL的数据存储到Kafka Topic中
		val query: StreamingQuery = etlStreamDF
			.writeStream
			.queryName("query-state-etl")
			.outputMode(OutputMode.Append())
    		.trigger(Trigger.ProcessingTime(0))
			// TODO：将数据保存至Kafka Topic中
			.format("kafka")
			.option("kafka.bootstrap.servers", "node1.itcast.cn:9092")
			.option("topic", "etlTopic")
    		.option("checkpointLocation", "datas/ckpt-kafka/10001")
			.start()
		query.awaitTermination()
		query.stop()
	}
	
}

运行流式应用程序，查看Checkpoint目录数据结构如下：

[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-ukL1lpQ2-1620545056100)(/img/image-20210508150803575.png)]

需求：修改上述代码，将ETL后数据转换为JSON数据，存储到Kafka Topic中。

station_6,18600007723,18900006663,success,1620457646879,10000
					|
{
    "stationId": "station_6",
    "callOut": "18600007723",
    "callIn": "18900006663",
    "callStatus": "success",
    "callTime": "1620457646879",
    "duration": "10000"
}

step1、分割文本数据，获取各个字段的值
step2、给以Schema，就是字段名称
step3、转换为JSON字符串

[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-hAwQT9nM-1620545056101)(/img/image-20210508152803845.png)]

package cn.itcast.spark.kafka

import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction
import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode, StreamingQuery, Trigger}
import org.apache.spark.sql.types.StringType
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.functions._

/**
 * 实时从Kafka Topic消费基站日志数据，过滤获取通话转态为success数据，再存储至Kafka Topic中
	 * 1、从KafkaTopic中获取基站日志数据
	 * 2、ETL：只获取通话状态为success日志数据
	 * 3、最终将ETL的数据存储到Kafka Topic中
 */
object _01StructuredEtlKafka {
	
	def main(args: Array[String]): Unit = {
		
		// 构建SparkSession实例对象
		val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
			.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
			.master("local[3]")
			// 设置Shuffle分区数目
			.config("spark.sql.shuffle.partitions", "3")
			.getOrCreate()
		// 导入隐式转换和函数库
		import spark.implicits._
	
		// TODO: 1. 从Kafka Topic中获取基站日志数据（模拟数据，文本数据）
		val kafkaStreamDF: DataFrame = spark
			.readStream
			.format("kafka")
			.option("kafka.bootstrap.servers", "node1.itcast.cn:9092")
			.option("subscribe", "stationTopic")
			.option("maxOffsetsPerTrigger", "10000")
			.load()
		
		// TODO: 2. ETL：只获取通话状态为success日志数据
		/*
		val etlStreamDF: Dataset[String] = kafkaStreamDF
		    .selectExpr("CAST(value AS STRING)") // 提取value字段值，并且转换为String类型
		    .as[String] // 转换为Dataset[String]
		    .filter{msg =>
			    null != msg &&
				    msg.trim.split(",").length == 6 &&
				    "success".equals(msg.trim.split(",")(3))
		    }
		 */
		val filter_udf: UserDefinedFunction = udf(
			(msg: String) => {
				null != msg &&
					msg.trim.split(",").length == 6 &&
					"success".equals(msg.trim.split(",")(3))
			}
		)
		val etlStreamDF: DataFrame = kafkaStreamDF
			// 选择value字段，值转换为String类型
    		.select($"value".cast(StringType))
			// 过滤数据：status为success
    		.filter(filter_udf($"value"))
			// 将每行数据进行分割
    		.as[String]
    		.map{msg =>
			    val Array(stationId,callOut,callIn,callStatus,callTime,duration) = msg.trim.split(",")
			    // 返回6元组
			    (stationId,callOut,callIn,callStatus,callTime,duration)
		    }
			// 调用toDF函数，指定列名称
    		.toDF("stationId", "callOut", "callIn", "callStatus", "callTime", "duration")
			// 将所有字段合并为JSON字符串
    		.select(
			    to_json(struct($"*")).as("value")
		    )
		
		// TODO: 3. 最终将ETL的数据存储到Kafka Topic中
		val query: StreamingQuery = etlStreamDF
			.writeStream
			.queryName("query-state-etl")
			.outputMode(OutputMode.Append())
    		.trigger(Trigger.ProcessingTime(0))
			// TODO：将数据保存至Kafka Topic中
			.format("kafka")
			.option("kafka.bootstrap.servers", "node1.itcast.cn:9092")
			.option("topic", "etlTopic")
    		.option("checkpointLocation", "datas/ckpt-kafka/10001")
			.start()
		query.awaitTermination()
		query.stop()
	}
	
}

03-[了解]-今日课程内容提纲

继续讲解StructuredStreaming结构化流中知识点：

1、高级特性
	本质上还是微批处理，增量查询，每次处理数据是1条或者多条
	- Spark 2.3开始，数据处理模式：
		Continues Processing，持续流处理，来一条数据处理一条数据，做到真正的实时处理
		目前功能属于测试阶段
	- 对流式数据进行去重
		批处理分析时：UV，唯一访客数


2、案例：物联网数据实时分析
	模拟产生监控数据
	DSL和SQL进行实时流式数据分析
		熟悉SparkSQL中数据分析API或函数使用


3、窗口统计分析：基于事件时间EvnetTime窗口分析
	原理和案例演示
	延迟数据处理，使用Watermark水位线

04-[掌握]-高级特性之Continuous Processing

连续处理（Continuous Processing）是Spark 2.3中引入的一种新的实验性流执行模式，可实现低的（~1 ms）端到端延迟，并且至少具有一次容错保证。

连续处理（Continuous Processing）是“真正”的流处理，通过运行一个long-running的operator用来处理数据。

[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-VC4mb4G4-1620545056103)(/img/image-20210508155621190.png)]

continuous mode 处理模式只要一有数据可用就会进行处理，如下图所示：

[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-pvvZvwKB-1620545056105)(/img/image-20210508155812014.png)]

范例演示：从Kafka实时消费数据，经过ETL处理后，将数据发送至Kafka Topic。

目前（Spark2.4.5版本）仅仅支持从Kafka消费数据，向Kafka写入数据，当前ContinuesProcessing处理模式

package cn.itcast.spark.continuous

import java.util.concurrent.TimeUnit

import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode, StreamingQuery, Trigger}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}

/**
 * 从Spark 2.3版本开始，StructuredStreaming结构化流中添加新流式数据处理方式：Continuous processing
 *      持续流数据处理：当数据一产生就立即处理，类似Storm、Flink框架，延迟性达到100ms以下，目前属于实验开发阶段
 */
object _02StructuredContinuous {
	
	def main(args: Array[String]): Unit = {
		
		// 构建SparkSession实例对象
		val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
			.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
			.master("local[3]")
			// 设置Shuffle分区数目
			.config("spark.sql.shuffle.partitions", "3")
			.getOrCreate()
		// 导入隐式转换和函数库
		import spark.implicits._
	
		// TODO: 1. 从KafkaTopic中获取基站日志数据（模拟数据，文本数据）
		val kafkaStreamDF: DataFrame = spark
			.readStream
			.format("kafka")
			.option("kafka.bootstrap.servers", "node1.itcast.cn:9092")
			.option("subscribe", "stationTopic")
			.load()
		
		// TODO: 2. ETL：只获取通话状态为success日志数据
		val etlStreamDF: Dataset[String] = kafkaStreamDF
			// 提取value值，并转换为String类型，最后将DataFrame转换为Dataset
			.selectExpr("CAST(value AS STRING)")
			.as[String]
			// 进行数据过滤 -> station_2,18600007445,18900008443,success,1606466627272,2000
    		.filter(msg => {
			    null != msg && msg.trim.split(",").length == 6 && "success".equals(msg.trim.split(",")(3))
		    })
		
		// TODO: 3. 最终将ETL的数据存储到Kafka Topic中
		val query: StreamingQuery = etlStreamDF
			.writeStream
			.queryName("query-state-etl")
			.outputMode(OutputMode.Append())
			// TODO: 设置连续处理Continuous Processing，其中interval时间间隔为Checkpoint时间间隔
    		.trigger(Trigger.Continuous(1, TimeUnit.SECONDS))
			.format("kafka")
			.option("kafka.bootstrap.servers", "node1.itcast.cn:9092")
			.option("topic", "etlTopic")
    		.option("checkpointLocation", "data/structured/station-etl-1002")
			.start()
		query.awaitTermination()
		query.stop()
	}
	
}

[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-iFoxcaPP-1620545056106)(/img/image-20210508160532284.png)]

05-[掌握]-高级特性之Streaming Deduplication

在StructuredStreaming结构化流中，可以对流式数据进行去重操作，提供API函数：deduplication

[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-8ty91fp0-1620545056107)(/img/image-20210508161129628.png)]

演示范例：对网站用户日志数据，按照userId和eventType去重统计，网站代码如下。

package cn.itcast.spark.deduplication

import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode, StreamingQuery}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

/**
 * StructuredStreaming对流数据按照某些字段进行去重操作，比如实现UV类似统计分析
 */
object _03StructuredDeduplication {
	
	def main(args: Array[String]): Unit = {
		
		// 构建SparkSession实例对象
		val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
			.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
			.master("local[2]")
			// 设置Shuffle分区数目
			.config("spark.sql.shuffle.partitions", "2")
			.getOrCreate()
		// 导入隐式转换和函数库
		import org.apache.spark.sql.functions._
		import spark.implicits._
		
		// 1. 从TCP Socket 读取数据
		val inputTable: DataFrame = spark.readStream
			.format("socket") // 列名称为：value，数据类型为：String类型
			.option("host", "node1.itcast.cn")
			.option("port", 9999)
			.load()
		
		// 2. 数据处理分析: {"eventTime": "2016-01-10 10:01:50","eventType": "browse","userID":"1"}
		val resultTable: DataFrame = inputTable
			// 需要从JSON字符串中，提取字段的之
    		.select(
			    get_json_object($"value", "$.userID").as("userId"), //
			    get_json_object($"value", "$.eventType").as("eventType") //
		    )
			// 按照userId和EventType去重
    		.dropDuplicates("userId", "eventType")
			// 分组统计
    		.groupBy($"userId", $"eventType").count()
		
		// 3. 设置Streaming应用输出及启动
		val query: StreamingQuery = resultTable.writeStream
			.outputMode(OutputMode.Complete())
			.format("console")
			.option("numRows", "100")
			.option("truncate", "false")
			.start()
		query.awaitTermination() // 流式查询等待流式应用终止
		// 等待所有任务运行完成才停止运行
		query.stop()
	}
	
}

06-[掌握]-物联网数据实时分析之需求概述及准备

物联网IoT：Internet of Things

[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-gIy5MJXB-1620545056107)(/img/image-20210508161936735.png)]

模拟一个智能物联网系统的数据统计分析，产生设备数据发送到Kafka，结构化流Structured Streaming实时消费统计。对物联网设备状态信号数据，实时统计分析:

1）、信号强度大于30的设备； 
2）、各种设备类型的数量；
3）、各种设备类型的平均信号强度；

[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-ksUWmB0H-1620545056108)(/img/image-20210508162232609.png)]

运行数据模拟生成器，产生设备监控数据

[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-jKE2Lmj3-1620545056108)(/img/image-20210508162557596.png)]

07-[掌握]-物联网数据实时分析之基于DSL实现

按照业务需求，从Kafka消费日志数据，基于DataFrame数据结构调用函数分析，代码如下：

package cn.itcast.spark.iot.dsl

import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode, StreamingQuery}
import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, LongType}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

/**
 * 对物联网设备状态信号数据，实时统计分析:
	 * 1）、信号强度大于30的设备
	 * 2）、各种设备类型的数量
	 * 3）、各种设备类型的平均信号强度
 */
object _04IotStreamingOnlineDSL {
	
	def main(args: Array[String]): Unit = {
		
		// 1. 构建SparkSession会话实例对象，设置属性信息
		val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
			.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
			.master("local[3]")
			.config("spark.sql.shuffle.partitions", "3")
			.getOrCreate()
		// 导入隐式转换和函数库
		import org.apache.spark.sql.functions._
		import spark.implicits._
		
		// 2. 从Kafka读取数据，底层采用New Consumer API
		以上是关于Structured Streaming 分析的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章 
 Note_Spark_Day14：Structured Streaming(以结构化方式处理流式数据，底层分析引擎SparkSQL引擎)
 Note_Spark_Day12：Structured Streaming
 Note_Spark_Day14：Structured Streaming
 Spark2.x（六十）：在Structured Streaming流处理中是如何查找kafka的DataSourceProvider?
 Spark Structured Streaming框架之进程管理
 python structured_streaming