Spark Streaming实时计算

spark批处理模式：

　　receiver模式：接收数据流，负责数据的存储维护，缺点：数据维护复杂（可靠性，数据积压等），占用计算资源（core，memory被挤占）

　　direct模式：数据源由三方组件完成，spark只负责数据拉取计算，充分利用资源计算

window计算：

  def windowApi(): Unit = {

    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("sparkstream").setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val ssc = new StreamingContext(sc, Duration(1000))
    ssc.sparkContext.setLogLevel("ERROR")

    val resource: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("localhost",8889)
    val format: DStream[(String, Int)] = resource.map(_.split(" ")).map(x=>(x(0),1))
    //统计每次看到的10s的历史记录
    //windowDuration窗口一次最多批次量,slideDuration滑动间隔(job启动间隔)，最好等于winduration
    val res: DStream[(String, Int)] = format.reduceByKeyAndWindow(_+_,Duration(10000),Duration(1000))//每一秒计算最后10s内的数据
    res.print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

  }　　

window处理流程：

执行流程：

 说明：Receiver模式下，接收器创建数据块，每间隔blockInterval 时间产生新的数据块，块的个数N = batchInterval/blockInterval。这些数据块由当前executor的BlockManager发送到其它executor的BlockManager,driver追踪块的位置为下一步计算准备

1，JobScheduler通过EventLoop消息处理机制处理job事件（jobStart，jobCompletion,jobError对job进行标记）使用ThreadPoolExecutor为每个job维护一个thread执行job.run

2，JobGenerator负责job生成，执行checkpoint，清理DStream产生的元数据，触发receiverTracker为下一批次数据建立block块的标记

stream合并与转换：

　　每个DStream对应一种处理，对于数据源有多种特征需要多个DStream分别处理，最后将结果在一起处理，val joinedStream = windowedStream1.join(windowedStream2)

    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("sparkstream").setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val ssc = new StreamingContext(sc, Duration(1000))
    ssc.sparkContext.setLogLevel("ERROR")
    val resource: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("localhost",8889)
    val format: DStream[(String, Int)] = resource.map(_.split(" ")).map(x=>(x(0),1))
    //transform  加工转换处理
        val res: DStream[(String, Int)] = format.transform( //返回值是RDD
          (rdd )  =>{
            val rddres: RDD[(String, Int)] = rdd.map(x => (x._1, x._2 * 10))//做转换
            rddres
          }
        )

    //末端处理
    format.foreachRDD(    //StreamingContext  有一个独立的线程执行while（true)下面的代码是放到执行线程去执行
      (rdd)=>{
        rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
//          val connection = createNewConnection()
//          to redis or mysql
//          partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))
//          connection.close()

        }
      }
    )

　　

Caching / Persistence
在使用window统计时（reduceByWindow ,reduceByKeyAndWindow,updateStateByKey）Dstream会自动调用persist将结果缓存到内存（data serialized）

Checkpointing      保存两种类型数据存储

　　Metadata：driver端需要的数据
　　　　Configuration： application配置信息conf
　　　　DStream operations： 定义的Dstream操作集合
　　　　Incomplete batches：在队列内还没计算完成的bactch数据

　　Data checkpointing：已经计算完成的状态数据

设置checkpoint

val ssc = new StreamingContext(...)
ssc.checkpoint(checkpointDirectory)
dstream.checkpoint(checkpointInterval).
......

// Get StreamingContext from checkpoint data or create a new one
val context = StreamingContext.getOrCreate(checkpointDirectory, functionToCreateContext _)
context.

checkpoint依赖外存储，随着batch处理间隔的变短，会使吞吐量显著降低，因此存储间隔要合理设置，系统默认最少10s调用一次，官方建议5s-10s