spark学习9：sparkStreaming_spark streaming 秒级

1.sparkStreaming是什么？

sparkStreaming 其实是对RDD进行微批量处理，核心还是对RDD的操作。

只不过spark是线程级的应用，实现秒级的运算是可以的。

所以sparkStreaming并不是真正意义上的流处理，最多实现秒级响应，无法做到毫秒级。

所以sparksSreaming比较适合 实时和批量数据相结合的场景。

2.sparkStreaming工作机制

跟spark工作机制非常相似，因为本身就是spark对RDD的操作。

1.每个workerNode中会有一个 receiver

2.receiver 会对接一个input DStream，input DStream负责源源不断的输入数据。

receiver 主要任务就是负责对接input DStream ，接收并处理流数据。

input DStream 对接的数据流可以有多种，

套接字流：通过socket 不断发送数据。

文件流：监听文本，文件一旦发生改变就传输文本

KAFKA：接收kafka的数据流

3.sparkStreaming的编写步骤

3.1创建DStream 来定义输入源

和创建spark-shell的 sparkContext  简称 sc ，

sparkSQL的 sparkSession 简称 spark类似。

sparkStreaming 需要的 streamContext 简称ssc

ps：如果pom.xml中 没有配置sparkStreaming 依赖，需要先导入依赖。

可以参照下边添加sparkSession依赖的文章，添加sparkStreaming

在idea中pom.xml添加sparkSQL依赖_hzp666的博客-CSDN博客_idea添加spark依赖

第一步创建创建 spark的指挥所，

 如果在spark-shell中编写的话，因为自动创建了 sparkContext ，即sc

所以创建StreamingContext时，只用 传递 sc 参数

val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(2))

如果在idea中编程，创建StreamingContext 时候，需要声明 SparkConf，并传入 conf, 而不是sc

//create spark commander

val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(2))

val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("streamingTest")

val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(2))

ps:另外注意 setMaster("local[2]") 中 至少要2个线程，一个负责接收数据，一个负责处理。直接写local 或者 local[1] 都不行。

第二步，生成input 输入流

下边案例是文本流：

//read
val lines = ssc.textFileStream("D:/doc/spark/streaming")

3.2 编写对流数据的转换和操作

//transfer
val countedRDD: DStream[(String, Int)] = lines.flatMap(_.split("/[\\s\\n]/")).map(x => (x, 1)).reduceByKey(_+_)

//print ，for visual the result
countedRDD.print()

3.3 启动程序

//start
ssc.start()

3.4 结束

发生错误时结束

//stop
ssc.awaitTermination()

3.5 手动结束

ssc.stop()

4.文本流完整案例：

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

object sparkStreamingTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //create spark commander
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("streamingTest")
    val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(5))

    //read
    val lines = ssc.textFileStream("D:/doc/spark/streaming")

    //transfer
    val countedRDD: DStream[(String, Int)] = lines.flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1)).reduceByKey(_+_)

    //print
    countedRDD.print()

    //start
    ssc.start()

    //stop
    ssc.awaitTermination()

  }
}

运行效果：

5.

PS 注意事项：

如果在计算的时候，指定--master时 使用的是local 并且只指定了一个线程，那么只有receiver线程工作，计算的线程不会工作，所以在指定线程数的时候，最少指定2个。

（2）通过输入源创建InputDStream：

在构建好StreamingContext之后，首先我们要读取数据源的数据进行实时处理：
  InputDStreams指的是从数据流的源头接收的输入数据流，每个 InputDStream 都关联一个 Receiver 对象，该 Receiver 对象接收数据源传来的数据并将其保存在内存中以便后期 Spark 处理。
  Spark Streaming 提供两种原生支持的流数据源和自定义的数据源：
    - 直接通过 StreamingContext API 创建，例如文件系统（本地文件系统及分布式文件系统）、 Socket 连接及 Akka 的 Actor。
    - Kafka, Flume, Kinesis, Twitter 等，需要借助外部工具类，在运行时需要外部依赖
    -Spark Streaming 还支持用户自定义数据源，它需要用户定义 receiver
注意：
  - 在本地运行 Spark Streaming 时，master URL 不能使用”local”或”local[1] ”，因为当 Input DStream 与 Receiver（如 sockets, Kafka, Flume 等）关联时，Receiver 自身就需要一个线程 来运行，此时便没有线程去处理接收到的数据。因此，在本地运行 SparkStreaming 程序时，要使用”local[n]”作为 master URL，n 要大于 receiver 的数量。
  - 在集群上运行 Spark Streaming 时，分配给 Spark Streaming 程序的 CPU 核数也必须大于 receiver 的数量，否则系统将只接受数据，无法处理数据。

（3）对DStream进行transformation 和 output 操作，这样操作构成了后期流式计算的逻辑

（4）通过streamingContext.start()方法启动接收和处理数据的流程

（5）使用streamingContext.awaitTermination()方法等待程序结束（手动停止或出错停止）

（6）调用streamingContext.stop()方法来结束程序的运行。

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在编写sparkStreaming时的注意点：
  - streamingContext启动后，增加新的操作将不起作用，一定要在启动之前定义好逻辑，也就是说在调用start方法之后，在对sparkStreaming程序进行逻辑操作是不被允许的
  - StreamingContext 是单例对象停止后，不能重新启动，除非重新启动任务，重新执行计算
  - 在单个jvm中，一段时间内不能出现两个active状态的StreamingContext
  - 当在调用 StreamingContext 的 stop 方法时，默认情况下 SparkContext 也将被 stop 掉， 如果希望 StreamingContext 关闭时，能够保留 SparkContext，则需要在 stop 方法中传入参 数 stop SparkContext=false
  - 一个 SparkContext 可以用来创建多个 StreamingContext，只要前一个 StreamingContext 已经停止了。