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正文
一、SparkCore、SparkSQL和SparkStreaming的类似之处
二、SparkStreaming的运行流程
2.1 图解说明
2.2 文字解说
1、我们在集群中的其中一台机器上提交我们的Application Jar，然后就会产生一个Application，开启一个Driver，然后初始化SparkStreaming的程序入口StreamingContext；
2、Master会为这个Application的运行分配资源，在集群中的一台或者多台Worker上面开启Excuter，executer会向Driver注册；
3、Driver服务器会发送多个receiver给开启的excuter，（receiver是一个接收器，是用来接收消息的，在excuter里面运行的时候，其实就相当于一个task任务）
4、receiver接收到数据后，每隔200ms就生成一个block块，就是一个rdd的分区，然后这些block块就存储在executer里面，block块的存储级别是Memory_And_Disk_2；
5、receiver产生了这些block块后会把这些block块的信息发送给StreamingContext；
6、StreamingContext接收到这些数据后，会根据一定的规则将这些产生的block块定义成一个rdd；
三、SparkStreaming的3个组成部分
四、 离散流（DStream）
五、小栗子
5.1 简单的单词计数
Scala代码
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object NetWordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getSimpleName).setMaster("local[2]")
val sparkContext = new SparkContext(conf)
val sc = new StreamingContext(sparkContext,Seconds(2))
/**
* 数据的输入
* */
val inDStream: ReceiverInputDStream[String] = sc.socketTextStream("bigdata",9999)
inDStream.print()
/**
* 数据的处理
* */
val resultDStream: DStream[(String, Int)] = inDStream.flatMap(_.split(",")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
/**
* 数据的输出
* */
resultDStream.print()
/**
*启动应用程序
* */
sc.start()
sc.awaitTermination()
sc.stop()
}
}
在Linux上执行以下命令
运行结果
5.2 监控HDFS上的一个目录
HDFS上的目录需要先创建
Scala代码
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
object HDFSWordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(this.getClass.getSimpleName)
val sc = new StreamingContext(conf,Seconds(2))
val inDStream: DStream[String] = sc.textFileStream("hdfs://hadoop1:9000/streaming")
val resultDStream: DStream[(String, Int)] = inDStream.flatMap(_.split(",")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
resultDStream.print()
sc.start()
sc.awaitTermination()
sc.stop()
}
}
Linux上的命令
student.txt
95002,刘晨,女,19,IS
95017,王风娟,女,18,IS
95018,王一,女,19,IS
95013,冯伟,男,21,CS
95014,王小丽,女,19,CS
95019,邢小丽,女,19,IS
运行结果，默认展示的10条
5.3 第二次运行的时候更新原先的结果
Scala代码
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
object UpdateWordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getSimpleName).setMaster("local[2]")
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","hadoop")
val sparkContext = new SparkContext(conf)
val sc = new StreamingContext(sparkContext,Seconds(2))
sc.checkpoint("hdfs://hadoop1:9000/streaming")
val inDStream: ReceiverInputDStream[String] = sc.socketTextStream("hadoop1",9999)
val resultDStream: DStream[(String, Int)] = inDStream.flatMap(_.split(","))
.map((_, 1))
.updateStateByKey((values: Seq[Int], state: Option[Int]) => {
val currentCount: Int = values.sum
val lastCount: Int = state.getOrElse(0)
Some(currentCount + lastCount)
})
resultDStream.print()
sc.start()
sc.awaitTermination()
sc.stop()
}
}
Linux运行命令
运行结果
5.4 DriverHA
5.3的代码一直运行，结果可以一直累加，但是代码一旦停止运行，再次运行时，结果会不会接着上一次进行计算，上一次的计算结果丢失了，主要原因上每次程序运行都会初始化一个程序入口，而2次运行的程序入口不是同一个入口，所以会导致第一次计算的结果丢失，第一次的运算结果状态保存在Driver里面，所以我们如果想用上一次的计算结果，我们需要将上一次的Driver里面的运行结果状态取出来，而5.3里面的代码有一个checkpoint方法，它会把上一次Driver里面的运算结果状态保存在checkpoint的目录里面，我们在第二次启动程序时，从checkpoint里面取出上一次的运行结果状态，把这次的Driver状态恢复成和上一次Driver一样的状态