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# Spark Streaming 基本操作
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<a href="#一案例引入">一、案例引入</a><br/>
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<a href="#31-StreamingContext">3.1 StreamingContext</a><br/>
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<a href="#32-数据源">3.2 数据源</a><br/>
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<a href="#33-服务的启动与停止">3.3 服务的启动与停止</a><br/>
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<a href="#二Transformation">二、Transformation</a><br/>
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<a href="#21-DStream与RDDs">2.1 DStream与RDDs</a><br/>
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<a href="#22-updateStateByKey">2.2 updateStateByKey</a><br/>
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<a href="#23-启动测试">2.3 启动测试</a><br/>
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<a href="#三输出操作">三、输出操作</a><br/>
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<a href="#31-输出API">3.1 输出API</a><br/>
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<a href="#31-foreachRDD">3.1 foreachRDD</a><br/>
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<a href="#33-代码说明">3.3 代码说明</a><br/>
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<a href="#34-启动测试">3.4 启动测试</a><br/>
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</nav>
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## 一、案例引入
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这里先引入一个基本的案例来演示流的创建：获取指定端口上的数据并进行词频统计。项目依赖和代码实现如下：
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```xml
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<dependency>
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<groupId>org.apache.spark</groupId>
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<artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId>
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<version>2.4.3</version>
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</dependency>
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```
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```scala
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import org.apache.spark.SparkConf
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import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
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object NetworkWordCount {
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def main(args: Array[String]) {
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/*指定时间间隔为 5s*/
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val sparkConf = new SparkConf().setAppName("NetworkWordCount").setMaster("local[2]")
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val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
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/*创建文本输入流,并进行词频统计*/
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val lines = ssc.socketTextStream("hadoop001", 9999)
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lines.flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _).print()
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/*启动服务*/
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ssc.start()
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/*等待服务结束*/
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ssc.awaitTermination()
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}
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}
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```
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使用本地模式启动 Spark 程序，然后使用 `nc -lk 9999` 打开端口并输入测试数据：
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```shell
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[root@hadoop001 ~]# nc -lk 9999
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hello world hello spark hive hive hadoop
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storm storm flink azkaban
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```
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此时控制台输出如下，可以看到已经接收到数据并按行进行了词频统计。
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-streaming-word-count-v1.png"/> </div>
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<br/>
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下面针对示例代码进行讲解：
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### 3.1 StreamingContext
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Spark Streaming 编程的入口类是 StreamingContext，在创建时候需要指明 `sparkConf` 和 `batchDuration`(批次时间)，Spark 流处理本质是将流数据拆分为一个个批次，然后进行微批处理，`batchDuration` 就是批次拆分的时间间隔。这个时间可以根据业务需求和服务器性能进行指定，如果业务要求低延迟并且服务器性能也允许，则这个时间可以指定得很短。
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这里需要注意的是：示例代码使用的是本地模式，配置为 `local[2]`，这里不能配置为 `local[1]`。这是因为对于流数据的处理，Spark 必须有一个独立的 Executor 来接收数据，然后再由其他的 Executors 来处理，所以为了保证数据能够被处理，至少要有 2 个 Executors。这里我们的程序只有一个数据流，在并行读取多个数据流的时候，也需要保证有足够的 Executors 来接收和处理数据。
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### 3.2 数据源
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在示例代码中使用的是 `socketTextStream` 来创建基于 Socket 的数据流，实际上 Spark 还支持多种数据源，分为以下两类：
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+ **基本数据源**：包括文件系统、Socket 连接等；
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+ **高级数据源**：包括 Kafka，Flume，Kinesis 等。
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在基本数据源中，Spark 支持监听 HDFS 上指定目录，当有新文件加入时，会获取其文件内容作为输入流。创建方式如下：
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```scala
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// 对于文本文件，指明监听目录即可
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streamingContext.textFileStream(dataDirectory)
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// 对于其他文件，需要指明目录，以及键的类型、值的类型、和输入格式
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streamingContext.fileStream[KeyClass, ValueClass, InputFormatClass](dataDirectory)
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```
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被监听的目录可以是具体目录，如 `hdfs://host:8040/logs/`；也可以使用通配符，如 `hdfs://host:8040/logs/2017/*`。
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> 关于高级数据源的整合单独整理至：[Spark Streaming 整合 Flume](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Spark_Streaming整合Flume.md) 和 [Spark Streaming 整合 Kafka](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Spark_Streaming整合Kafka.md)
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### 3.3 服务的启动与停止
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在示例代码中，使用 `streamingContext.start()` 代表启动服务，此时还要使用 `streamingContext.awaitTermination()` 使服务处于等待和可用的状态，直到发生异常或者手动使用 `streamingContext.stop()` 进行终止。
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## 二、Transformation
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### 2.1 DStream与RDDs
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DStream 是 Spark Streaming 提供的基本抽象。它表示连续的数据流。在内部，DStream 由一系列连续的 RDD 表示。所以从本质上而言，应用于 DStream 的任何操作都会转换为底层 RDD 上的操作。例如，在示例代码中 flatMap 算子的操作实际上是作用在每个 RDDs 上 (如下图)。因为这个原因，所以 DStream 能够支持 RDD 大部分的*transformation*算子。
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-streaming-dstream-ops.png"/> </div>
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### 2.2 updateStateByKey
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除了能够支持 RDD 的算子外，DStream 还有部分独有的*transformation*算子，这当中比较常用的是 `updateStateByKey`。文章开头的词频统计程序，只能统计每一次输入文本中单词出现的数量，想要统计所有历史输入中单词出现的数量，可以使用 `updateStateByKey` 算子。代码如下：
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```scala
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object NetworkWordCountV2 {
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def main(args: Array[String]) {
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/*
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* 本地测试时最好指定 hadoop 用户名,否则会默认使用本地电脑的用户名,
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* 此时在 HDFS 上创建目录时可能会抛出权限不足的异常
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*/
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System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root")
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val sparkConf = new SparkConf().setAppName("NetworkWordCountV2").setMaster("local[2]")
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val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
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/*必须要设置检查点*/
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ssc.checkpoint("hdfs://hadoop001:8020/spark-streaming")
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val lines = ssc.socketTextStream("hadoop001", 9999)
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lines.flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1))
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.updateStateByKey[Int](updateFunction _) //updateStateByKey 算子
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.print()
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ssc.start()
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ssc.awaitTermination()
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}
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/**
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* 累计求和
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*
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* @param currentValues 当前的数据
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* @param preValues 之前的数据
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* @return 相加后的数据
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*/
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def updateFunction(currentValues: Seq[Int], preValues: Option[Int]): Option[Int] = {
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val current = currentValues.sum
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val pre = preValues.getOrElse(0)
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Some(current + pre)
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}
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}
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```
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使用 `updateStateByKey` 算子，你必须使用 `ssc.checkpoint()` 设置检查点，这样当使用 `updateStateByKey` 算子时，它会去检查点中取出上一次保存的信息，并使用自定义的 `updateFunction` 函数将上一次的数据和本次数据进行相加，然后返回。
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### 2.3 启动测试
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在监听端口输入如下测试数据：
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```shell
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[root@hadoop001 ~]# nc -lk 9999
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hello world hello spark hive hive hadoop
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storm storm flink azkaban
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hello world hello spark hive hive hadoop
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storm storm flink azkaban
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```
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此时控制台输出如下，所有输入都被进行了词频累计：
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-streaming-word-count-v2.png"/> </div>
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同时在输出日志中还可以看到检查点操作的相关信息：
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```shell
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# 保存检查点信息
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19/05/27 16:21:05 INFO CheckpointWriter: Saving checkpoint for time 1558945265000 ms
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to file 'hdfs://hadoop001:8020/spark-streaming/checkpoint-1558945265000'
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# 删除已经无用的检查点信息
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19/05/27 16:21:30 INFO CheckpointWriter:
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Deleting hdfs://hadoop001:8020/spark-streaming/checkpoint-1558945265000
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```
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## 三、输出操作
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### 3.1 输出API
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Spark Streaming 支持以下输出操作：
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| Output Operation | Meaning |
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| :------------------------------------------ | :----------------------------------------------------------- |
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| **print**() | 在运行流应用程序的 driver 节点上打印 DStream 中每个批次的前十个元素。用于开发调试。 |
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| **saveAsTextFiles**(*prefix*, [*suffix*]) | 将 DStream 的内容保存为文本文件。每个批处理间隔的文件名基于前缀和后缀生成：“prefix-TIME_IN_MS [.suffix]”。 |
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| **saveAsObjectFiles**(*prefix*, [*suffix*]) | 将 DStream 的内容序列化为 Java 对象，并保存到 SequenceFiles。每个批处理间隔的文件名基于前缀和后缀生成：“prefix-TIME_IN_MS [.suffix]”。 |
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| **saveAsHadoopFiles**(*prefix*, [*suffix*]) | 将 DStream 的内容保存为 Hadoop 文件。每个批处理间隔的文件名基于前缀和后缀生成：“prefix-TIME_IN_MS [.suffix]”。 |
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| **foreachRDD**(*func*) | 最通用的输出方式，它将函数 func 应用于从流生成的每个 RDD。此函数应将每个 RDD 中的数据推送到外部系统，例如将 RDD 保存到文件，或通过网络将其写入数据库。 |
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前面的四个 API 都是直接调用即可，下面主要讲解通用的输出方式 `foreachRDD(func)`，通过该 API 你可以将数据保存到任何你需要的数据源。
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### 3.1 foreachRDD
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这里我们使用 Redis 作为客户端，对文章开头示例程序进行改变，把每一次词频统计的结果写入到 Redis，并利用 Redis 的 `HINCRBY` 命令来进行词频统计。这里需要导入 Jedis 依赖：
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```xml
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<dependency>
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<groupId>redis.clients</groupId>
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<artifactId>jedis</artifactId>
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<version>2.9.0</version>
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</dependency>
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```
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具体实现代码如下:
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```scala
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import org.apache.spark.SparkConf
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import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
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import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
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import redis.clients.jedis.Jedis
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object NetworkWordCountToRedis {
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def main(args: Array[String]) {
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val sparkConf = new SparkConf().setAppName("NetworkWordCountToRedis").setMaster("local[2]")
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val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
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/*创建文本输入流,并进行词频统计*/
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val lines = ssc.socketTextStream("hadoop001", 9999)
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val pairs: DStream[(String, Int)] = lines.flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)
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/*保存数据到 Redis*/
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pairs.foreachRDD { rdd =>
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rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
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var jedis: Jedis = null
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try {
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jedis = JedisPoolUtil.getConnection
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partitionOfRecords.foreach(record => jedis.hincrBy("wordCount", record._1, record._2))
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} catch {
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case ex: Exception =>
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ex.printStackTrace()
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} finally {
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if (jedis != null) jedis.close()
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}
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}
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}
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ssc.start()
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ssc.awaitTermination()
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}
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}
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```
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其中 `JedisPoolUtil` 的代码如下：
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```java
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import redis.clients.jedis.Jedis;
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import redis.clients.jedis.JedisPool;
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import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
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public class JedisPoolUtil {
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/* 声明为 volatile 防止指令重排序 */
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private static volatile JedisPool jedisPool = null;
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private static final String HOST = "localhost";
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private static final int PORT = 6379;
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/* 双重检查锁实现懒汉式单例 */
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public static Jedis getConnection() {
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if (jedisPool == null) {
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synchronized (JedisPoolUtil.class) {
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if (jedisPool == null) {
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JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
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config.setMaxTotal(30);
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config.setMaxIdle(10);
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jedisPool = new JedisPool(config, HOST, PORT);
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}
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}
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}
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return jedisPool.getResource();
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}
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}
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```
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### 3.3 代码说明
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这里将上面保存到 Redis 的代码单独抽取出来，并去除异常判断的部分。精简后的代码如下：
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```scala
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pairs.foreachRDD { rdd =>
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rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
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val jedis = JedisPoolUtil.getConnection
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partitionOfRecords.foreach(record => jedis.hincrBy("wordCount", record._1, record._2))
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jedis.close()
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}
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}
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```
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这里可以看到一共使用了三次循环，分别是循环 RDD，循环分区，循环每条记录，上面我们的代码是在循环分区的时候获取连接，也就是为每一个分区获取一个连接。但是这里大家可能会有疑问：为什么不在循环 RDD 的时候，为每一个 RDD 获取一个连接，这样所需要的连接数会更少。实际上这是不可行的，如果按照这种情况进行改写，如下：
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```scala
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pairs.foreachRDD { rdd =>
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val jedis = JedisPoolUtil.getConnection
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rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
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partitionOfRecords.foreach(record => jedis.hincrBy("wordCount", record._1, record._2))
|
||
}
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||
jedis.close()
|
||
}
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```
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此时在执行时候就会抛出 `Caused by: java.io.NotSerializableException: redis.clients.jedis.Jedis`，这是因为在实际计算时，Spark 会将对 RDD 操作分解为多个 Task，Task 运行在具体的 Worker Node 上。在执行之前，Spark 会对任务进行闭包，之后闭包被序列化并发送给每个 Executor，而 `Jedis` 显然是不能被序列化的，所以会抛出异常。
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第二个需要注意的是 ConnectionPool 最好是一个静态，惰性初始化连接池 。这是因为 Spark 的转换操作本身就是惰性的，且没有数据流时不会触发写出操作，所以出于性能考虑，连接池应该是惰性的，因此上面 `JedisPool` 在初始化时采用了懒汉式单例进行惰性初始化。
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### 3.4 启动测试
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在监听端口输入如下测试数据：
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```shell
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[root@hadoop001 ~]# nc -lk 9999
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||
hello world hello spark hive hive hadoop
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||
storm storm flink azkaban
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||
hello world hello spark hive hive hadoop
|
||
storm storm flink azkaban
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||
```
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||
使用 Redis Manager 查看写入结果 (如下图),可以看到与使用 `updateStateByKey` 算子得到的计算结果相同。
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-streaming-word-count-v3.png"/> </div>
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<br/>
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> 本片文章所有源码见本仓库：[spark-streaming-basis](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/tree/master/code/spark/spark-streaming-basis)
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## 参考资料
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Spark 官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html
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