大数据求索(8):Spark Streaming简易入门一

一、Spark Streaming简单介绍

Spark Streaming是基于Spark Core上的一个应用程序，可伸缩，高吞吐，容错（这里主要是借助Spark Core的容错方式）处理在线数据流，数据可以有不同的来源，以及同时处理不同来源的数据。Spark Streaming处理的数据可以结合ML和Graph。

Spark Streaming本身是随着流进来的数据按照时间为单位生成Job,然后触发Job，在Cluster执行的一个流式处理引擎，本质上说是加上了时间维度的批处理。

二、Spark Streaming作用

Spark Streaming支持从多种数据源中读取数据，如Kafka,Flume,HDFS,Kinesis,Twitter等，并且可以使用高阶函数如map,reduce,join,window等操作，处理后的数据可以保存到文件系统，数据库，Dashboard等。

Spark Streming

三、Spark Streaming原理

Spark Streaming工作原理如下图所示：

工作原理

以时间为单位将数据流切分成离散的数据单位
将每批数据看做RDD，使用RDD操作符处理
最终结果以RDD为单位返回

输入的数据流经过Spark Streaming的receiver，数据切分为DStream（类似RDD，DStream是Spark Streaming中流数据的逻辑抽象），然后DStream被Spark Core的离线计算引擎执行并行处理。

简言之，Spark Streaming就是把数据按时间切分，然后按传统离线处理的方式计算。从计算流程角度看就是多了对数据收集和按时间节分。

四、Spark Streaming核心概念

4.1 Streaming Context

类似于Spark Core，要想使用Spark Streaming，需要创建一个StreamingContext对象作为入口。类似代码如下：

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.streaming._

val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))

观察源码可以发现，其实StreamingContext实现还是创建了一个SparkContext。其中，第二个参数Seconds(1)表示1秒处理一次。目前还是基于秒级的计算，无法做到毫秒级。

Spark Streaming也可以通过传入一个SparkContext对象来创建

import org.apache.spark.streaming._

val sc = ...                // existing SparkContext
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1))

当创建好上下文对象以后，需要做如下事情：

通过创建一个DStreams来定义输入源
通过将transformation 和output 操作应用于DStream来定义流式计算
开始接收数据并使用streamingContext.start（）启动
等待使用streamingContext.awaitTermination（）停止处理（手动或由于任何错误）
可以使用streamingContext.stop（）手动停止处理

注意：

一旦上下文已经启动，就不能设置或添加新的流式计算。
一旦上下文停止后，无法重新启动。（不要和重新运行程序重新创建一个混淆）
在JVM中只能同时运行一个StreamingContext
StreamingContext上的stop也会停止SparkContext。要仅停止StreamingContext，将stopSparkContext的stop的可选参数设置为false。
只要在创建下一个StreamingContext之前停止前一个StreamingContext（不停止SparkContext），就可以重复使用SparkContext来创建多个StreamingContexts。

4.2 Discretized Streams (DStreams)

DStream可以说是SPark Streaming 的核心。它代表连续的数据流，可以是从源接收的输入数据流，也可以由转换操作生成的已经处理过的数据流。内部实现上，DStreams其实是一个连续的RDD序列，其中的每个RDD都包含来自特定时间间隔的数据。如下图所示：

Spark Streaming

任何应用在DStream上的操作都会转换为底层RDD上的操作。对于词频统计来说，flatMap算子应用于DStream每行中上的每一个RDD以生成单词DStream的RDDs。如下图所示：

Spark Streaming

4.2 Input DStreams 和 Receivers

Input DStreams代表从Streaming源接收到的数据构成的DStreams。每一个Input DStream（除了file stream）都与一个Receiver对象相关联，这个对象从源接收数据并将其存储在Spark的内存中进行处理。

Spark Streaming提供两种策略用于内置的streaming源

basic sources：

sources直接在StreamingContext的API中得到，如文件系统、socket连接等
advanced sources：

像Kafka、Flume等源，可通过额外的工具类获得，这些需要引入额外的jar包。

注意，如果想在streaming程序中并行接收多个streams数据，可以创建多个input DStreams。这将创建多个Receivers，这些receiver将同时接收多个数据流。但是，Spark的worker/exector是一个长期运行的任务，因此它占用了分配给Spark Streaming应用程序的其中一个核（线程）。所以采用local模式运行，至少分配2个核，不然无法进行下面的计算。

注意点：

在本地运行Spark Streaming程序时，请勿使用“local”或“local [1]”作为主URL。这两种模式都意味着只有一个线程用于本地运行任务。如果此时再用receiver接收Input DStream，这单个线程便用来运行Receiver，不会用于接下来的处理数据了。因此，采用“local[n]”，这里的n要大于Receiver的数量。
在集群上运行时，分配给Spark Streaming应用程序的核心数必须大于接收器数。否则系统将接收数据，但无法处理数据。

4.3 Basic Sources

上面的举例中，是从套接字中接收文本信息创建一个DStream。除了sockets，StreamingContext API提供了从文件作为输入源创建DStream的方法。

streamingContext.fileStream[KeyClass, ValueClass, InputFormatClass](dataDirectory)

fileStream:用于从与HDFS API兼容的任何文件系统上的文件中读取数据（如HDFS、S3、NFS等），创建一个DStream。

Spark Streaming将会监视传入的dataDirectory目录，并处理在这个目录下创建的所有文件，但不支持嵌套目录

注意：

文件必须有相同的格式
必须通过原子move或rename的到此目录下的文件
一旦移动，这个文件将不能改变。因此，即使这个文件后面被追加了数据，新数据也不会被读取。

下一篇将继续介绍。