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spark学习进度28(SparkStreaming)

作者:互联网

SparkStreaming

 

 

 

Spark Streaming 的特点

特点说明

Spark Streaming 是 Spark Core API 的扩展

  • Spark Streaming 具有类似 RDD 的 API, 易于使用, 并可和现有系统共用相似代码

  • 一个非常重要的特点是, Spark Streaming 可以在流上使用基于 Spark 的机器学习和流计算, 是一个一站式的平台

Spark Streaming 具有很好的整合性

  • Spark Streaming 可以从 KafkaFlumeTCP 等流和队列中获取数据

  • Spark Streaming 可以将处理过的数据写入文件系统, 常见数据库中

Spark Streaming 是微批次处理模型

  • 微批次处理的方式不会有长时间运行的 Operator, 所以更易于容错设计

  • 微批次模型能够避免运行过慢的服务, 实行推测执行

 Netcat 的使用

Step 1Socket 回顾

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  • Socket 是 Java 中为了支持基于 TCP / UDP 协议的通信所提供的编程模型

  • Socket 分为 Socket server 和 Socket client

    Socket server

    监听某个端口, 接收 Socket client 发过来的连接请求建立连接, 连接建立后可以向 Socket client 发送 TCP packet 交互 (被动)

    Socket client

    向某个端口发起连接, 并在连接建立后, 向 Socket server 发送 TCP packet 实现交互 (主动)

  • TCP 三次握手建立连接

    Step 1

    Client 向 Server 发送 SYN(j), 进入 SYN_SEND 状态等待 Server 响应

    Step 2

    Server 收到 Client 的 SYN(j) 并发送确认包 ACK(j + 1), 同时自己也发送一个请求连接的 SYN(k) 给 Client, 进入 SYN_RECV 状态等待 Client 确认

    Step 3

    Client 收到 Server 的 ACK + SYN, 向 Server 发送连接确认 ACK(k + 1), 此时, Client 和 Server 都进入 ESTABLISHED 状态, 准备数据发送

Step 2: Netcat

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  • Netcat 简写 nc, 命令行中使用 nc 命令调用

  • Netcat 是一个非常常见的 Socket 工具, 可以使用 nc 建立 Socket server 也可以建立 Socket client

    • nc -l 建立 Socket serverl 是 listen 监听的意思

    • nc host port 建立 Socket client, 并连接到某个 Socket server

    流的演示:

    package cn.itcast.streaming
    
    import org.apache.spark.SparkConf
    import org.apache.spark.storage.StorageLevel
    import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
    import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
    
    object StreamingWordCount {
    
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        // 1. 初始化环境
        // 在 SparkCore 中的内存, 创建 SparkContext 的时候使用
        // 在创建 Streaming Context 的时候也要用到 conf, 说明 Spark Streaming 是基于 Spark Core 的
        // 在执行 master 的时候, 不能指定一个线程
        // 因为在 Streaming 运行的时候, 需要开一个新的线程来去一直监听数据的获取
        val sparkConf = new SparkConf().setAppName("streaming word count").setMaster("local[6]")
        // StreamingContext 其实就是 Spark Streaming 的入口
        // 相当于 SparkContext 是 Spark Core 的入口一样
        // 它们也都叫做 XXContext
        val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
    
        ssc.sparkContext.setLogLevel("WARN")//减少日志时候使用
    
        // socketTextStream 这个方法用于创建一个 DStream, 监听 Socket 输入, 当做文本来处理
        // sparkContext.textFile() 创建一个 rdd, 他们俩类似, 都是创建对应的数据集
        // RDD -> Spark Core     DStream -> Spark Streaming
        // DStream 可以理解为是一个流式的 RDD
        val lines: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream(
          hostname = "192.168.15.128",//这是eth0 的
          port = 9999,
          storageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER
        )
    
        // 2. 数据的处理
        //    1. 把句子拆为单词
        val words: DStream[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
        //    2. 转换单词
        val tuples: DStream[(String, Int)] = words.map((_, 1))
        //    3. 词频reduce
        val counts: DStream[(String, Int)] = tuples.reduceByKey(_ + _)
    
        // 3. 展示和启动
        counts.print()//并不会导致整个流执行
    
        ssc.start()
    
        // main 方法执行完毕后整个程序就会退出, 所以需要阻塞主线程
        ssc.awaitTermination()
      }
    }

     

     

     

    Spark Streaming 的特点

    • Spark Streaming 会源源不断的处理数据, 称之为流计算

    • Spark Streaming 并不是实时流, 而是按照时间切分小批量, 一个一个的小批量处理

    • Spark Streaming 是流计算, 所以可以理解为数据会源源不断的来, 需要长时间运行

    Spark Streaming 是按照时间切分小批量

    • 如何小批量?

      Spark Streaming 中的编程模型叫做 DStream, 所有的 API 都从 DStream 开始, 其作用就类似于 RDD 之于 Spark Core

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      可以理解为 DStream 是一个管道, 数据源源不断的从这个管道进去, 被处理, 再出去

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      但是需要注意的是, DStream 并不是严格意义上的实时流, 事实上, DStream 并不处理数据, 而是处理 RDD

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      以上, 可以整理出如下道理

      • Spark Streaming 是小批量处理数据, 并不是实时流

      • Spark Streaming 对数据的处理是按照时间切分为一个又一个小的 RDD, 然后针对 RDD 进行处理

     RDD 和 DStream 的 DAG

    如果是 RDD 的 WordCount, 代码大致如下

    val textRDD = sc.textFile(...)
    val splitRDD = textRDD.flatMap(_.split(" "))
    val tupleRDD = splitRDD.map((_, 1))
    val reduceRDD = tupleRDD.reduceByKey(_ + _)

    用图形表示如下

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    同样, DStream 的代码大致如下

    val lines: DStream[String] = ssc.socketTextStream(...)
    val words: DStream[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wordCounts: DStream[(String, Int)] = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)

    同理, DStream 也可以形成 DAG 如下

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    看起来 DStream 和 RDD 好像哟, 确实如此

    RDD 和 DStream 的区别

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    • DStream 的数据是不断进入的, RDD 是针对一个数据的操作

    • 像 RDD 一样, DStream 也有不同的子类, 通过不同的算子生成

    • 一个 DStream 代表一个数据集, 其中包含了针对于上一个数据的操作

    • DStream 根据时间切片, 划分为多个 RDD, 针对 DStream 的计算函数, 会作用于每一个 DStream 中的 RDD

    DStream 如何形式 DAG

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    • 每个 DStream 都有一个关联的 DStreamGraph 对象

    • DStreamGraph 负责表示 DStream 之间的的依赖关系和运行步骤

    • DStreamGraph 中会单独记录 InputDStream 和 OutputDStream

     

     

     

     

     

     

     

     

标签:Socket,val,RDD,28,SparkStreaming,Streaming,spark,DStream,Spark
来源: https://www.cnblogs.com/dazhi151/p/14288973.html