spark streaming 实战

最近在学习spark的相关知识， 重点在看spark streaming 和spark mllib相关的内容。

关于spark的配置： http://www.powerxing.com/spark-quick-start-guide/

这篇博客写的很全面：http://www.liuhaihua.cn/archives/134765.html

spark streaming:

是spark系统中处理流数据的分布式流处理框架，能够以最低500ms的时间间隔对流数据进行处理，延迟大概1s左右，

是一个准实时的流处理框架。

spark streaming 可以和 spark SQL、MLlib 和GraphX相结合，共同完成基于实时处理的复杂系统。

spark steaming 的原理：

如上图所示， spark streaming 将输入的数据按时间分割为若干段，每一段对应以恶spark job， 最后将处理后的任务按返回，就像流水一样。

DStram：

是 Spark Streaming 对内部持续的实时数据流的抽象描述，即我们处理的一个实时数据流，在 Spark Streaming 中对应于一个 DStream 实例，

通俗的讲Dstream 一系列是RDD的集合。

spark Streaming 编程模型：

DStream （ Discretized Stream ）作为 Spark Streaming 的基础抽象，它代表持续性的数据流。这些数据流既可以通过外部输入源赖获取，也可以通过现有的 Dstream 的 transformation 操作来获得。在内部实现上， DStream 由一组时间序列上连续的 RDD 来表示。每个 RDD 都包含了自己特定时间间隔内的数据流， 如下图所示：

而对DStream 的操作，也是映射到其内部的RDD上的，如下图，通过转换操作生存新的DStram：

spark Streaming 的三种运行场景：

1. 无状态操作

2. 有状态操作（updateStateByKey)

3. window操作

接下来分别说明。

无状态操作：每次计算的时间，仅仅计算当前时间切片的内容，如，每次只计算1s时间内产生的RDD

有状态操作：不断的把当前的计算和历史时间切片的RDD进行累计，如，计算某个单词出现的次数，需要把当前的状态与历史的状态相累加，随着时间的流逝， 数据规模会越来越大

基于window的操作：针对特定的时间段，并以特定的时间间隔为单位的滑动操作，如每隔10秒，统计一下过去30秒过来的数据

如上图，红色的圈代表一个window，里面包含3个时间，并且window 每隔2个时间滑动一次，因此：

所以基于窗口的操作，需要指定2个参数：

• window length - The duration of the window (3 in the figure)
• slide interval - The interval at which the window-based operation is performed (2 in the figure).

编程实战：

官方提供的wordCount的实例：

package org.apache.spark.examples.streaming

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.storage.StorageLevel

/**
 * Counts words in UTF8 encoded, '\n' delimited text received from the network every second.
 *
 * Usage: NetworkWordCount <hostname> <port>
 * <hostname> and <port> describe the TCP server that Spark Streaming would connect to receive data.
 *
 * To run this on your local machine, you need to first run a Netcat server
 *    `$ nc -lk 9999`
 * and then run the example
 *    `$ bin/run-example org.apache.spark.examples.streaming.NetworkWordCount localhost 9999`
 */
object NetworkWordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    if (args.length < ) {
      System.err.println("Usage: NetworkWordCount <hostname> <port>")
      System.exit()
    }

    StreamingExamples.setStreamingLogLevels()

    // Create the context with a 1 second batch size
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("NetworkWordCount")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds())

    // Create a socket stream on target ip:port and count the
    // words in input stream of \n delimited text (eg. generated by 'nc')
    // Note that no duplication in storage level only for running locally.
    // Replication necessary in distributed scenario for fault tolerance.
    val lines = ssc.socketTextStream(args(), args().toInt, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wordCounts = words.map(x => (x, )).reduceByKey(_ + _)
    wordCounts.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

首先运行

nc -lk 9999

然后打开另一个窗口，在spark的目录下 运行

 ./bin/run-example streaming.NetworkWordCount localhost 9999