SparkStreaming窗口操作经典案例

1.背景描述

在社交网络（微博），电子商务（京东）、搜索引擎（百度）、股票交易中人们关心的内容之一是我所关注的内容中，大家正在关注什么
在实际企业中非常有价值
例如：我们关注过去30分钟大家都在热搜什么？并且每5分钟更新一次。要求列出来搜索前三名的话题内容
2.原理图

如图所示，每当窗口滑过DStream时，落在窗口内的源RDD被组合并被执行操作以产生windowed DStream的RDD。在上面的例子中，操作应用于最近3个时间单位的数据，并以2个时间单位滑动。这表明任何窗口操作都需要指定两个参数。
 窗口长度（windowlength） - 窗口的时间长度（上图的示例中为：15）。
 滑动间隔（slidinginterval） - 两次相邻的窗口操作的间隔（即每次滑动的时间长度）（上图示例中为：10）。
这两个参数必须是源DStream的批间隔的倍数（上图示例中为：5）。

3.代码

 问题：
  *       下述代码每隔20秒回重新计算之前60秒内的所有数据，如果窗口滑动时间间隔太短，那么需要重新计算的数据就比较大，非常耗时
  *       怎么理解呢？窗口滑动时间间隔短的话，与窗口长度的交集每次都必须重新计算，浪费资源，避免交集太大的话就应该设置滑动间隔长一点
  *    //第一个Seconds是窗口大小（3个RDD一共需要的时间）,第二个Seconds是窗口间隔时间
  *       searchPair.reduceByKeyAndWindow((v1:Int, v2:Int) => v1+v2, (v1:Int, v2:Int) => v1-v2, Seconds(60), Seconds(20))
  *
object OnlineHotItems {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
    //创建StreamingContext对象
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("OnlineHotItems").setMaster("local[2]")
    /**
      * 此处设置Batch Interval 是在Spark Streaming中生成基本Job的时间单位，窗口和滑动时间间隔必须是是该
      * Batch Interval的整数倍,如果不是收集数据的整数倍，就会报错，因为时间不统一，数据就会出现不完整
      */
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf,Seconds(5))
    //创建一个离散流，DStream代表输入的数据流
    val hottestStream = ssc.socketTextStream("hadoop01",1234)

    /**
      * 用户搜索的格式简化为item,time  在这里我们由于要计算出热点内容，所以只需要取出item即可
      * 提取出的item然后通过map转换为(item,1)格式
      */
    val searchPair = hottestStream.map(_.split(",")(0)).filter(!_.isEmpty).map(item=>(item,1))
    val hottestDStream = searchPair.reduceByKeyAndWindow((v1:Int,v2:Int)=>v1+v2,Seconds(60),Seconds(20))
    val result: DStream[(String, Int)] = hottestDStream.transform(hottestRDD => {
      val top3: Array[(String, Int)] = hottestRDD.map(pair => (pair._2, pair._1)).sortByKey(false).map(pair => (pair._2, pair._1)).take(3)
      ssc.sparkContext.makeRDD(top3)
    })
    result.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

SparkStreaming窗口操作经典案例

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