069 在SparkStreaming的窗口分析

一：说明

1.图例说明

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2.对比说明

　　DStream:
　　　　batchInterval: 批次产生间隔时间
　　Window DStream:
　　　　windowInterval: 窗口间隔时间，必须是父DStream的batchInterval的倍数(k >= 1, 整数)
　　　　slideInterval：窗口滑动间隔时间，必须是父DStream的batchInterval的倍数(k >= 1, 整数)

3.API

　　使用CTRL+F3，可以参考这篇文档的快捷键：https://blog.csdn.net/qq_36901488/article/details/80704245

二：程序

1.程序

 1 package com.window.it
 2 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 3 import org.apache.spark.storage.StorageLevel
 4 import org.apache.spark.streaming.{Seconds, State, StateSpec, StreamingContext}
 5 import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
 6 import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
 7 
 8 object ReduceWindow {
 9   def main(args: Array[String]): Unit = {
10     val conf = new SparkConf()
11       .setAppName("StreamingWindowOfKafka")
12       .setMaster("local[*]")
13     val sc = SparkContext.getOrCreate(conf)
14     val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(5))
15     // 当调用updateStateByKey函数API的时候，必须给定checkpoint dir
16     // 路径对应的文件夹不能存在
17     ssc.checkpoint("hdfs://linux-hadoop01.ibeifeng.com:8020/beifeng/spark/streaming/452512")
18 
19     val kafkaParams = Map(
20       "group.id" -> "streaming-kafka-78912151",
21       "zookeeper.connect" -> "linux-hadoop01.ibeifeng.com:2181/kafka",
22       "auto.offset.reset" -> "smallest"
23     )
24     val topics = Map("beifeng" -> 4) // topics中value是读取数据的线程数量，所以必须大于等于1
25     val dstream = KafkaUtils.createStream[String, String, kafka.serializer.StringDecoder, kafka.serializer.StringDecoder](
26       ssc, // 给定SparkStreaming上下文
27       kafkaParams, // 给定连接kafka的参数信息 ===> 通过Kafka HighLevelConsumerAPI连接
28       topics, // 给定读取对应topic的名称以及读取数据的线程数量
29       StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2 // 指定数据接收器接收到kafka的数据后保存的存储级别
30     ).map(_._2)
31 
32     val resultWordCount = dstream
33       .filter(line => line.nonEmpty)
34       .flatMap(line => line.split(" ").map((_, 1)))
35       .reduceByKeyAndWindow(
36         (a: Int, b: Int) => a + b,
37         Seconds(15), // 窗口大小
38         Seconds(10) // 滑动大小
39       )
40     resultWordCount.print() // 这个也是打印数据
41     
42     // 启动开始处理
43     ssc.start()
44     ssc.awaitTermination() // 等等结束，监控一个线程的中断操作
45   }
46 }

2.效果

　　这里主要看的是页面的DAG。

069 在SparkStreaming的窗口分析

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