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第10章《Spark Streaming》

2022-01-21 12:03:25 作者：互联网

1 简介

许多应用需要即时处理收到的数据，例如用来实时追踪页面访问统计的应用、训练机器学习模型的应用，还有自动检测异常的应用。Spark Streaming是Spark为这些应用而设计的模型。Spark Streaming使用离散化流作为抽象表示，叫做DStream。DStream可以从各种输入源创建，比如Flume、Kafka或者HDFS。创建出来的DStream支持两种操作，一种是转化操作（transformation)，会生成一个新的DStream，另外一种是输出操作（output operation)，可以把数据写入外部系统中。

2 实例

让我们先来看一个简单的例子。我们会从一台服务器的7777端口上收到一个以换行符分隔的多行文本，要从中筛选出包含单词 error 的行，并打印出来。Spark Streaming 程序最好以使用 Maven 或者 sbt 编译出来的独立应用的形式运行。Spark Streaming 虽然是 Spark 的一部分，它在 Maven 中也以独立工件的形式提供，你也需要在工程中添加一些额外的 import 声明。
我们从创建 StreamingContext开始，它是流计算功能的主要入口。StreamingContext 会在底层创建出SparkContext，用来处理数据。其构造函数还接收用来指定多长时间处理一次新数据的批次间隔(batch interval)作为输入，这里我们把它设为1秒。接着，调用socketTextStream() 来创建出基于本地 7777 端口上收到的文本数据的 DStream。然后把 DStream通过filter() 进行转化，只得到包含“error”的行。最后，使用输出操作 print() 把一些筛选出来的行打印出来。如下是基于Scala进行流式筛选操作：

val ssc = new StreamingContext(conf, Second(1))
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 7777)
val errorLines = lines.filter(_.contains("error"))
errorLines.print()

。要开始接收数据，必须显式调用 StreamingContext的start()方法。这样，Spark Streaming 就会开始把Spark作业不断交给下面的 SparkContext 去调度执行。执行会在另一个线程中进行，所以需要调用awaitTermination 来等待流计算完成，来防止应用退出。

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

3 架构与抽象

Spark Streaming 使用“微批次”的架构，把流式计算当作一系列连续的小规模批处理来对待。Spark Streaming 从各种输入源中读取数据，并把数据分组为小的批次。新的批次按均匀的时间间隔创建出来。在每个时间区间开始的时候，一个新的批次就创建出来，在该区间内收到的数据都会被添加到这个批次中。在时间区间结束时，批次停止增长。每个输入批次都形成一个RDD，以 Spark 作业的方式处理并生成其他的 RDD。
高层次的架构图如下：
在这里插入图片描述
我们已经讲到过，Spark Streaming的编程抽象是离散化流，也就是 DStream。它是一个 RDD序列，每个 RDD 代表数据流中一个时间片内的数据。如下图所示：

你可以从外部输入源创建 DStream，也可以对其他 DStream 应用进行转化操作得到新的DStream。DStream 支持许多RDD的转化操作。另外，DStream还有 “有状态”的转化操作，可以用来聚合不同时间片内的数据。上述例子中的DStream及其转化关系如下图所示：
在这里插入图片描述
除了转化操作以外，DStream还支持输出操作，比如在示例中使用的 print()。输出操作和 RDD 的行动操作的概念类似。Spark 在行动操作中将数据写入外部系统中，而 Spark Streaming 的输出操作在每个时间区间中周期性执行，每个批次都生成输出。
Spark Streaming 对DStream 提供的容错性与 Spark为RDD 所提供的容错性一致:只要输入数据还在，它就可以使用 RDD 谱系重算出任意状态 (比如重新执行处理输入数据的操作)。默认情况下，收到的数据分别存在于两个节点上，这样 Spark 可以容忍一个工作节点的故障。不过，如果只用谱系图来恢复的话，重算有可能会花很长时间，因为需要处理从程序启动以来的所有数据。因此，Spark Streaming 也提供了检查点机制，可以把状态阶段性地存储到可靠文件系统中(例如 HDFS或者S3)。一般来说，你需要每处理 5-10 个批次的数据就保存一次。在恢复数据时，Spark Streaming 只需要回溯到上一个检查点即可。

4 转化操作

DStream的转化操作可以分为==无状态(stateless)和有状态(stateful)==两种：

在无状态转化操作中，每个批次的处理不依赖于之前批次的数据。第3章和第4章中所讲的常见的RDD转化操作，例如map()、filter()、reduceByKey() 等，都是无状态转化操作。
相对地，有状态转化操作需要使用之前批次的数据或者是中间结果来计算当前批次的数据。有状态转化操作包括基于滑动窗口的转化操作和追踪状态变化的转化操作。
无状态转化操作就是把简单的 RDD 转化操作应用到每个批次上，也就是转化 DStream 中的每一个 RDD。
DStream 的有状态转化操作是跨时间区间跟踪数据的操作；也就是说，一些先前批次的数据也被用来在新的批次中计算结果。主要的两种类型是滑动窗口和updateStateByKey()，前者以一个时间阶段为滑动窗口进行操作，后者则用来跟踪每个键的状态变化(例如构建一个代表用户会话的对象)。

5 输出操作

输出操作指定了对流数据经转化操作得到的数据所要执行的操作(例如把结果推入外部数据库或输出到屏幕上)。与RDD中的惰性求值类似，如果一个 DStream 及其派生出的 DStream 都没有被执行输出操作，那么这些 DStream 就都不会被求值。如果 StreamingContext 中没有设定输出操作，整个context 就都不会启动。常用的一种调试性输出操作是print()，它会在每个批次中抓取 DStream 的前十个元素打印出来。Spark Streaming 对于 DStream 有与 Spark 类似的 save() 操作，它们接受一个目录作为参数来存储文件，还支持通过可选参数来设置文件的后缀名。Spark Streaming 对于 DStream 有与 Spark 类似的 save() 操作，它们接受一个目录作为参数来存储文件，还支持通过可选参数来设置文件的后缀名。在Scala中将DStream保存为文本文件如下：

requestCount.saveAsTextFiles("outputDir","txt")

还有一个更为通用的saveAsHadoopFiles() 函数，接收一个 Hadoop 输出格式作为参数。最后，还有一个通用的输出操作 foreachRDD()，它用来对 DStream 中的 RDD 运行任意计算。这和 transform() 有些类似，都可以让我们访问任意 RDD。在foreachRDD() 中，可以重用我们在Spark 中实现的所有行动操作。foreachRDD() 也可以提供给我们当前批次的时间，允许我们把不同时间的输出结果存到不同的位置。

6 24/7不间断运行

Spark Streaming 的一大优势在于它提供了强大的容错性保障。只要输入数据存储在可靠的系统中，Spark Streaming 就可以根据输入计算出正确的结果，提供“精确一次”执行的语义。检查点机制是我们在Spark Streaming 中用来保障容错性的主要机制。它可以使 Spark Streaming 阶段性地把应用数据存储到诸如 HDFS 或 Amazon S3 这样的可靠存储系统中，以供恢复时使用。检查点机制主要为以下两个目的服务：

控制发生失败时需要重算的状态数。Spark Streaming可以通过转化图的谱系图来重算状态，检查点机制则可以控制需要在转化图中回溯多远。
提供驱动器程序容错。如果流计算应用中的驱动器程序崩溃了，你可以重启驱动器程序并让驱动器程序从检查点恢复，这样Spark Streaming 就可以读取之前运行的程序处理数据的进度，并从那里继续。

标签：10,RDD,批次,Streaming,操作,Spark,DStream
来源： https://blog.csdn.net/BGoodHabit/article/details/122573518