Spark Streaming流计算特点及代码案例

一.SparkStreaming简介

　　SparkStreaming是核心Spark API的扩展，可以实现实时【准实时】数据流的可伸缩、高吞吐及容错处理。数据可以从像Kafka、Flume、HDFS/S3、Twitter或TCP套接字等许多来源获取。并且可以使用高级的算子例如，map,reduce,join和window等。最后，可以将处理后的数据推送到文件系统，数据库和实时仪表盘。实际上，它还可以在数据集上应用Spark的机器学习和图像处理算法。

　　

　　在内部，它的工作方式如下：SparkStreaming接收实时输入数据流，并将数据分成微批处理，然后由Spark引擎进行处理，以分批生成最终结果流。

　　

　　SparkStreaming提供了称为离散流或DStream的高级抽象，它表示连续的数据流。可以根据来自Kafka,Flume和Kinesis等来源的输入数据流来创建DStream，也可以通过对其它DStream应用高级的算子来转换成新的DStream。在内部，DStream为RDD的序列。

二.SparkStreaming特点

　　1.便于使用

　　　　Spark Streaming将Apache Spark的 语言集成API 引入流处理，使您可以像编写批处理作业一样编写流式作业。它支持Java，Scala和Python。

　　2.容错

　　　　Spark Streaming可以开箱即用，恢复丢失的工作和操作状态【例如滑动窗口】，而无需任何额外的代码。

　　3.Spark集成

　　　　将流式传输与批量交互式查询相结合。通过在Spark上运行，Spark Streaming允许您重复使用相同的代码进行批处理，将流加入历史数据，或者在流状态下运行即席查询。构建强大的交互式应用程序，而不只是分析。

　　4.部署选项

　　　　Spark Streaming可以从HDFS， Flume，Kafka， Twitter和 ZeroMQ读取数据 。您还可以定义自己的自定义数据源。

在Spark的独立集群模式 或其它受支持的集群资源管理器上运行Spark Streaming 。它还包括一个本地运行模式进行开发。在生产中，Spark Streaming使用ZooKeeper和HDFS实现高可用性。

三.代码实现

package big.data.analyse.streaming

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
  * Created by zhen on 2017/11/19.
  */
object StreamingDemo {
  Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN) // 设置日志级别
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("StreaingTest")
    val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(10))
    val lines = ssc.socketTextStream("master",9999) // 与nc端口对应
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    val pairs = words.map(word=>(word,1)).reduceByKey(_+_)
    pairs.foreachRDD(row => row.foreach(println))
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
    ssc.stop()
  }
}

　　注意：还可以使用sparkContext创建StreamingContext，例如：new StreamingContext(sc, Seconds(1))

四.启动nc和执行程序

　　1.简介

　　　　NetCat简称nc，在网络工具中有“瑞士军刀”美誉，其有Windows和Linux的版本。因为它短小精悍、功能实用，被设计为一个简单、可靠的网络工具，可通过TCP或UDP协议传输读写数据。同时，它还是一个网络应用Debug分析器，因为它可以根据需要创建各种不同类型的网络连接。

　　2.启动

　　　　

　　3.执行

　　　　./bin/run-example streaming.NetworkWordCount master 9999

五.执行结果

　　nc端：　

　　　　

　　Spark Streaming端：

　　　　

　　　　

六.备注

　　1.streamingContext.start()表示开始接受数据并进行处理。

　　2.streamingContext.awaitTermination()表示等待停止使用【手动或由于任何错误】。

　　3.streamingContext.stop()表示可以是有手动停止。

　　4.一旦启动stremingContext，就无法设置新的流计算或将其添加到该流计算中。

　　5.streamingContext一旦停止，就无法重新启动。

　　6.streamingContext上的stop也会关闭sparkContext。要仅停止streamingContext，需要设置可选参数stopSparkContext为false。

　　7.只要在创建下一个streamingContext之前停止【不停止SparkContext】上一个StreamingContext，即可将SparkContext重新用于创建多个StreamingContext。

　　8.在本地模式时，请勿使用local或local[1]。这两种方式均意味着仅有一个线程用于运行本地任务。如果你使用的是基于接收器的输入DStream，则将使用单个线程来运行接收器，而不会留下线程来处理接收到的数据。因此，在本地运行时，请始终使用local[n]，其中n>要运行的接收者数。