SparkStructuredStreaming 的例子

在spark2.X版本后，新增了一个更高级的接口结构化流。

Structured Streaming （结构化流）是一种基于 Spark SQL 引擎构建的可扩展且容错的 stream processing engine （流处理引擎）。您可以以静态数据表示批量计算的方式来表达 streaming computation （流式计算）。 Spark SQL 引擎将随着 streaming data 持续到达而增量地持续地运行，并更新最终结果。您可以使用 Scala ， Java ， Python 或 R 中的 Dataset/DataFrame API 来表示 streaming aggregations （流聚合）， event-time windows （事件时间窗口）， stream-to-batch joins （流到批处理连接）等。在同一个 optimized Spark SQL engine （优化的 Spark SQL 引擎）上执行计算。最后，系统通过 checkpointing （检查点）和 Write Ahead Logs （预写日志）来确保 end-to-end exactly-once （端到端的完全一次性）容错保证。简而言之，Structured Streaming 提供快速，可扩展，容错，end-to-end exactly-once stream processing （端到端的完全一次性流处理），而无需用户理解 streaming 。

理论就不多说了，直接上样例：

测试数据：demo_data1

{"name":"xiaoming","age":25}
{"name":"xiaohong","age":18}
{"name":"xiaobai","age":19}
{"name":"xiaoan","age":17}

/Users/dongdong/Desktop/spark_contact/contact/data_test/structured_data/  这是目录

代码：

package structstreaming
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.streaming.ProcessingTime
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}

/**
  * Created by dongdong on 18/1/25.
  */
object StructuredStreamingDemo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //    创建sparksession
    val spark = SparkSession
      .builder
      .master("local")
      .appName("StructuredStreamingDemo")
      .getOrCreate()

    import spark.implicits._

    //  定义schema
    val userSchema = new StructType().add("name", "string").add("age", "integer")

    // 读取数据
    val dataFrameStream = spark
      .readStream
      .schema(userSchema)
      .format("json")
      //只能是监控目录，当新的目录进来时，再进行计算
      .load("/Users/dongdong/Desktop/spark_contact/contact/data_test/structured_data/")


    //dataFrameStream.isStreaming
    //注册成一张表
    dataFrameStream.createOrReplaceTempView("Person")

    // 对表进行agg 如果没有agg的话，直接报错
    val aggDataFrame = spark.sql(
      """
        |select
        |name,
        |age,
        |count(1) as cnt
        |from
        |Person
        |group by
        |name,age
      """.stripMargin
    )

    //在控制台监控
    val query = aggDataFrame.writeStream
      //complete,append,update。目前只支持前面两种
      .outputMode("complete")
      //console,parquet,memory,foreach 四种
      .format("console")
      //这里就是设置定时器了
      .trigger(ProcessingTime(100))
      .start()

    query.awaitTermination()

  }
}

sparkstructuredstreaming 监控file的时候，只能是有新的文件进来后再计算，没法计算相同的文件，即使这个文件发生了改变

最后，执行程序的时候，我在那个路径下，再添加一个文件

demo_data2

{"name":"xiaoming","age":25}
{"name":"xiaohong","age":18}
{"name":"xiaobai","age":19}
{"name":"xiaoan","age":17}

执行如下：

第一个batch是计算第一文件，

第二个batch是计算两个完整的文件的数量，然后cnt出现2次

SparkStructuredStreaming 的例子

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