Java-Spark系列7-Spark streaming介绍_java spark streaming

一.Spark streaming介绍

1.1 Spark streaming简介

Spark Streaming是Spark API的核心扩展，支持实时数据流的可扩展、高吞吐量和容错流处理。数据可以从Kafka、Kinesis或TCP套接字等多种来源中获取，并且可以使用复杂的算法进行处理，这些算法用高级函数表示，如map、reduce、join和window。最后，处理过的数据可以推送到文件系统、数据库和实时仪表板。事实上，您可以在数据流上应用Spark的机器学习和图形处理算法。

在内部，它的工作方式如下。Spark Streaming接收实时输入的数据流，并对数据进行分批处理，由Spark引擎进行处理，生成最终的批量结果流。

Spark Streaming提供了一种高级抽象，称为离散流或DStream，它表示连续的数据流。Dstream可以通过来自Kafka和Kinesis等源的输入数据流创建，也可以通过在其他Dstream上应用高级操作来创建。在内部，DStream表示为rdd序列。

1.2 Spark 与storm区别

Storm

1. 流式计算框架
2. 以record为单位处理数据
3. 也支持micro-batch方式(Trident)

Spark

1. 批处理计算框架
2. 以RDD为单位处理数据
3. 也支持micro-batch流式处理数据(Spark Streaming)

两者异同

1. 吞吐量: Spark Streaming 优于Storm
2. 延迟: Spark Streaming差于Storm

1.3 一个简单的例子

在我们深入了解如何编写自己的Spark Streaming程序之前，让我们快速了解一下简单的Spark Streaming程序是什么样的。

首先，我们导入StreamingContext，它是所有流功能的主要入口点。我们创建一个具有两个执行线程的本地StreamingContext，批处理间隔为1秒。

import org.apache.spark.*;
import org.apache.spark.api.java.function.*;
import org.apache.spark.streaming.*;
import org.apache.spark.streaming.api.java.*;
import scala.Tuple2;

// Create a local StreamingContext with two working thread and batch interval of 1 second
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount");
JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(1));
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为了初始化一个Spark Streaming程序，必须创建一个StreamingContext对象，它是所有Spark Streaming功能的主要入口点。

appName参数是应用程序在集群UI上显示的名称。master是Spark、Mesos或YARN集群的URL，或者是一个特殊的“local[*]”字符串，在本地模式下运行。实际上，当在集群上运行时，您不希望在程序中硬编码master，而是使用spark-submit启动应用程序并在那里接收它。但是，对于本地测试和单元测试，可以通过“local[*]”来运行Spark Streaming in-process(检测本地系统中的核数)。

在定义了上下文之后，必须执行以下操作:

1. 通过创建输入DStreams来定义输入源。
2. 通过对DStreams应用转换和输出操作来定义流计算。
3. 开始接收数据并使用streamingContext.start()处理它。
4. 使用streamingContext.awaitTermination()等待处理停止(手动或由于任何错误)。
5. 可以使用streamingContext.stop()手动停止处理。

注意:

1. 一旦启动了Context，就不能再设置或向其添加新的流计算。
2. 一旦停止了Context，就不能重新启动它。
3. 同一时间，JVM中只能有一个StreamingContext是活动的。
4. StreamingContext上的stop()也会停止SparkContext。要只停止StreamingContext，请将stop()的可选参数stopSparkContext设置为false。
5. 一个SparkContext可以被重用来创建多个StreamingContext，只要在创建下一个StreamingContext之前停止前一个StreamingContext(不停止SparkContext)。

二.Spark Streaming的组件介绍

Spark Streaming的核心组件有2个：

1. Streaming Context
2. Dstream(离散流)

2.1 Streaming Context

Streaming Context是Spark Streaming程序的起点，生成Streaming Context之前需要生成SparkContext，SparkContext可以理解为申请Spark集群的计算资源，Streaming Context可以理解为申请Spark Streaming的计算资源

2.2 Dstream(离散流)

Dstream是Spark Streaming的数据抽象，同DataFrame，其实底层依旧是RDD。

Discretized Stream或DStream是Spark Streaming提供的基本抽象。它表示一个连续的数据流，要么是从源接收的输入数据流，要么是通过转换输入流生成的处理数据流。在内部，DStream由一系列连续的rdd表示，这是Spark对不可变的分布式数据集的抽象。DStream中的每个RDD都包含一定时间间隔的数据，如下图所示：

在DStream上应用的任何操作都转换为在底层rdd上的操作。

这些底层RDD转换是由Spark引擎计算的。DStream操作隐藏了大部分细节，并为开发人员提供了更高级的API。

DStream存在如下概念:

1. Receiver
2. 数据源: 基本源、高级源
3. 可靠性
4. Dstream的操作
5. 缓存
6. Checkpoint

2.1 Receiver

每个输入DStream(文件流除外)都与一个Receiver (Scala doc, Java doc)对象相关联，接收来自源的数据并将其存储在Spark的内存中进行处理。

2.2 数据源

Spark Streaming提供了两类内置流源:

1. 基本源:在StreamingContext API中直接可用的源。例如文件系统和套接字连接。
2. 高级资源:像Kafka, Kinesis等资源可以通过额外的实用程序类获得。这些需要根据链接部分中讨论的额外依赖项进行链接。

注意,如果希望在流应用程序中并行接收多个数据流，可以创建多个输入Dstream。这将创建多个接收器，这些接收器将同时接收多个数据流。但是请注意，Spark worker/executor是一个长期运行的任务，因此它占用分配给Spark Streaming应用程序的一个核心。因此，Spark Streaming应用程序需要分配足够的内核(或者线程，如果在本地运行的话)来处理接收到的数据，以及运行接收端，记住这一点很重要。

记住
在本地运行Spark Streaming程序时，不要使用“local”或“local[1]”作为主URL。这两种情况都意味着只有一个线程用于本地运行任务。如果你使用一个基于接收器的输入DStream(例如，socket, Kafka等)，那么单线程将被用来运行Receiver ，不留下任何线程来处理接收的数据。因此，当本地运行时，总是使用“local[n]”作为主URL，其中要运行n个>数量的Receiver 。

将逻辑扩展到集群上，分配给Spark Streaming应用的内核数必须大于接收端数。否则系统将接收到数据，但无法进行处理。

2.3 可靠性

根据数据源的可靠性，可以有两种数据源。源(如Kafka)允许传输的数据被确认。如果从这些可靠来源接收数据的系统正确地确认了接收的数据，就可以确保不会由于任何类型的故障而丢失数据。这就产生了两种接收者:
1). 可靠的接收端—当数据被接收到并存储在Spark中并进行复制时，一个可靠的接收端会正确地向一个可靠的源发送确认。
2), 不可靠的接收者——不可靠的接收者不向源发送确认。这可以用于不支持确认的来源，甚至当一个人不想或需要进入确认的复杂性时，用于可靠的来源。

对于不可靠的接收者，Spark streaming有自己的可靠机制，来保证数据的可靠性。

2.4 Dstream的操作

与rdd类似，转换允许修改来自输入DStream的数据。DStreams支持许多普通Spark RDD上可用的转换。下面是一些常见的.

Transformations on DStreams

Output Operations on DStreams:

2.5 缓存

与rdd类似，DStreams也允许开发人员在内存中持久化流数据。也就是说，在DStream上使用persist()方法将自动在内存中持久化该DStream的每个RDD。如果DStream中的数据将被计算多次(例如，对同一数据的多次操作)，这是有用的。对于基于窗口的操作，如reduceByWindow和reduceByKeyAndWindow，以及基于状态的操作，如updateStateByKey，这是隐式true。因此，由基于窗口的操作生成的DStreams会自动持久化到内存中，而不需要开发人员调用persist()。

对于通过网络接收数据的输入流(例如，Kafka, socket等)，默认的持久性级别被设置为将数据复制到两个节点以实现容错。

注意，与rdd不同，DStreams的默认持久性级别将数据序列化保存在内存中。

2.6 Checkpoint

流应用程序必须全天候运行，因此必须对与应用程序逻辑无关的故障(例如，系统故障、JVM崩溃等)具有弹性。为了使这成为可能，Spark Streaming需要对容错存储系统进行足够的信息检查点，以便从故障中恢复。有两种类型的数据是检查点的：

1. 元数据检查点——将定义流计算的信息保存到像HDFS这样的容错存储中。这用于从运行流应用程序驱动程序的节点的故障中恢复(稍后将详细讨论)。元数据包括:
   1.1) 配置—用于创建流应用程序的配置。
   1.2) DStream操作-定义流应用程序的DStream操作集。
   1.3) 未完成批-作业已排队但尚未完成的批。

2. 数据检查点——将生成的rdd保存到可靠的存储中。在一些跨多个批组合数据的有状态转换中，这是必要的。在这种转换中，生成的rdd依赖于以前批次的rdd，这导致依赖链的长度随着时间不断增加。为了避免恢复时间的无限增长(与依赖链成正比)，有状态转换的中间rdd会定期被检查到可靠的存储(例如HDFS)，以切断依赖链。

总之，元数据检查点主要用于从驱动程序失败中恢复，而数据或RDD检查点即使是用于基本功能(如果使用有状态转换)也是必要的。

三.一个简单的测试用例

3.1 linux服务器安装nc服务

yum -y install netcat.x86_64    -- centos7 正确
yum -y install nc.x86_64          -- centos7 错误

nc -lk 9999
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[root@hp2 yum.repos.d]# nc -help
usage: nc [-46cDdFhklNnrStUuvz] [-C certfile] [-e name] [-H hash] [-I length]
          [-i interval] [-K keyfile] [-M ttl] [-m minttl] [-O length]
          [-o staplefile] [-P proxy_username] [-p source_port] [-R CAfile]
          [-s sourceaddr] [-T keyword] [-V rtable] [-W recvlimit] [-w timeout]
          [-X proxy_protocol] [-x proxy_address[:port]] [-Z peercertfile]
          [destination] [port]
        Command Summary:
                -4              Use IPv4
                -6              Use IPv6
                -C certfile     Public key file
                -c              Use TLS
                -D              Enable the debug socket option
                -d              Detach from stdin
                -e name         Required name in peer certificate
                -F              Pass socket fd
                -H hash         Hash string of peer certificate
                -h              This help text
                -I length       TCP receive buffer length
                -i interval     Delay interval for lines sent, ports scanned
                -K keyfile      Private key file
                -k              Keep inbound sockets open for multiple connects
                -l              Listen mode, for inbound connects
                -M ttl          Outgoing TTL / Hop Limit
                -m minttl       Minimum incoming TTL / Hop Limit
                -N              Shutdown the network socket after EOF on stdin
                -n              Suppress name/port resolutions
                -O length       TCP send buffer length
                -o staplefile   Staple file
                -P proxyuser    Username for proxy authentication
                -p port         Specify local port for remote connects
                -R CAfile       CA bundle
                -r              Randomize remote ports
                -S              Enable the TCP MD5 signature option
                -s sourceaddr   Local source address
                -T keyword      TOS value or TLS options
                -t              Answer TELNET negotiation
                -U              Use UNIX domain socket
                -u              UDP mode
                -V rtable       Specify alternate routing table
                -v              Verbose
                -W recvlimit    Terminate after receiving a number of packets
                -w timeout      Timeout for connects and final net reads
                -X proto        Proxy protocol: "4", "5" (SOCKS) or "connect"
                -x addr[:port]  Specify proxy address and port
                -Z              Peer certificate file
                -z              Zero-I/O mode [used for scanning]
        Port numbers can be individual or ranges: lo-hi [inclusive]
[root@hp2 yum.repos.d]# 
[root@hp2 yum.repos.d]# 
[root@hp2 yum.repos.d]# 
[root@hp2 yum.repos.d]# nc -lk 9999
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3.2 Java spark代码

maven配置:

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
    <version>2.4.0</version>
</dependency>
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代码:

package org.example;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.streaming.*;
import org.apache.spark.streaming.api.java.*;
import scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;


public class SparkStreaming1 {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        // Create a local StreamingContext with two working thread and batch interval of 1 second
        SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount");
        JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(1));

        // Create a DStream that will connect to hostname:port, like localhost:9999
        JavaReceiverInputDStream<String> lines = jssc.socketTextStream("localhost", 9999);

        // Split each line into words
        JavaDStream<String> words = lines.flatMap(x -> Arrays.asList(x.split(" ")).iterator());

        // Count each word in each batch
        JavaPairDStream<String, Integer> pairs = words.mapToPair(s -> new Tuple2<>(s, 1));
        JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = pairs.reduceByKey((i1, i2) -> i1 + i2);

        // Print the first ten elements of each RDD generated in this DStream to the console
        wordCounts.print();

        jssc.start();              // Start the computation
        jssc.awaitTermination();   // Wait for the computation to terminate
    }
}

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运行spark程序代码:

spark-submit \
  --class org.example.SparkStreaming1 \
  --master local[2] \
  /home/javaspark/SparkStudy-1.0-SNAPSHOT.jar
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测试记录:

滚动太快，只能从日志中找到记录

参考:

1.http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html