10.sparkStreaming02

教程 ⋅ DER ⋅ 于 2023-04-15 17:30:55 ⋅ 1073 阅读

sparkStreaming02

21.4.2 updateStateByKey

java updateStateByKey方法 使用代码示例：

file

V2：上次数据

返回结果本次汇总数据，也就是下次的V2数据

scala代码：

package com.hainiu.spark

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
 * calculate with state
 * keep all result
 */
object TestUpdateStateByKey {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("updateStateByKey")
    conf.setMaster("local[*]")
    val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(5))
    ssc.checkpoint("file:///headless/workspace/spark/data/ckpt")
    ssc.socketTextStream("nn1",6666)
      .flatMap(_.split(" "))
      .map((_,1))
//      .reduceByKey(_+_)
      .updateStateByKey((curr:Seq[Int],last:Option[Int])=>{
        Option(curr.sum + last.getOrElse(0))
      })
      .print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

结果：

第一次执行代码

file

打印日志

file

第二次执行代码：

发现上次的数据并没有加载进来，说明只接收了socket流，并没有加载checkpoint的数据。

file

21.4.3 streaming用checkpoint恢复历史数据

通过StreamingContext.getOrCreate()

该方法优先使用checkpoint 检查点的数据创建StreamingContext；如果checkpoint没有数据，则将通过调用提供的“ creatingFunc”来创建StreamingContext。

file

代码：

package com.hainiu.spark

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
 * calculate with state
 * keep all result
 */
object TestUpdateStateByKeyWithRecovery {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("updateStateByKey")
    conf.setMaster("local[*]")
    val ssc = StreamingContext.getOrCreate("file:///headless/workspace/spark/data/ckpt",()=>{

      val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
      ssc.checkpoint("file:///headless/workspace/spark/data/ckpt")
      ssc.socketTextStream("nn1", 6666)
        .flatMap(_.split(" "))
        .map((_, 1))
        //      .reduceByKey(_+_)
        .updateStateByKey((curr: Seq[Int], last: Option[Int]) => {
          Option(curr.sum + last.getOrElse(0))
        })
        .print()
      ssc
    })

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

删除checkpoint 目录，第一次启动程序

运行日志：

file

第二次启动程序

运行日志：

file

说明先加载checkpoint的数据，然后接收的socket 的流数据。

21.4.4 updateStateByKey只使用最近更新的值

背景：

把流式数据每批次计算的结果持久到MySQL数据库。

用 updateStateByKey，会保留之前批次的数据，更新时，如果每次都要把所有 单词 做更新，效率太低。

如何能只将当前批次的数据做更新，这就需要 批次数据中带有状态，来区分是本次更新的数据还是以前的数据。

代码：

package com.hainiu.spark

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
 * calculate with state
 * keep all result
 */
object TestUpdateStateByKeyWithRecoveryAndCheck {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("updateStateByKey")
    conf.setMaster("local[*]")
    val ssc = StreamingContext.getOrCreate("file:///headless/workspace/spark/data/ckpt",()=>{

      val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
      ssc.checkpoint("file:///headless/workspace/spark/data/ckpt")
      ssc.socketTextStream("nn1", 6666)
        .flatMap(_.split(" "))
        .map((_, IsUpdateVo(1,false)))
        //      .reduceByKey(_+_)
        .updateStateByKey((curr: Seq[IsUpdateVo], last: Option[IsUpdateVo]) => {
          val currnumber = curr.map(_.number).sum
          val lastnumber = if(last.isDefined) last.get.number else 0
          val result = if(currnumber>0) IsUpdateVo(currnumber+lastnumber,true) else IsUpdateVo(currnumber+lastnumber,false)
          Option(result)
        })
        .print()
      ssc
    })

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}
case class IsUpdateVo(var number:Int,var update:Boolean)

批次数据：

file

运行结果：

file

21.4.5 window 操作

sparkStreaming 支持 window 操作，当你需要跨批次去处理时就可以用，比如：统计过去10分钟的数据做均值、top(热词、热搜等)。

file

file

转换 描述
window(windowLength, slideInterval) 返回一个基于源DStream的窗口批次计算后得到新的DStream。
countByWindow(windowLength,slideInterval) 返回基于滑动窗口的DStream中的元素的数量。
reduceByWindow(func, windowLength,slideInterval) 基于滑动窗口对源DStream中的元素进行聚合操作，得到一个新的DStream。
reduceByKeyAndWindow(func,windowLength,slideInterval, [numTasks]) 基于滑动窗口对（K，V）键值对类型的DStream中的值按K使用聚合函数func进行聚合操作，得到一个新的DStream。可以进行repartition操作。
reduceByKeyAndWindow(func,invFunc,windowLength, slideInterval, [numTasks]) 更加高效的reduceByKeyAndWindow，每个窗口的reduce值，是基于前窗口的reduce值进行增量计算得到的；它会对进入滑动窗口的新数据进行reduce操作（func），并对离开窗口的老数据进行“逆向reduce” 操作(invFunc)。但是，只能用于“可逆的reduce函数”必须启用“检查点”才能使用此操作
countByValueAndWindow(windowLength,slideInterval, [numTasks]) 基于滑动窗口计算源DStream中每个RDD内每个元素出现的频次并返回DStream[(K,Long)]，其中K是RDD中元素的类型，Long是元素频次。与countByValue一样，reduce任务的数量可以通过一个可选参数进行配置。

21.4.5.1 window函数的使用

它是将多个批次的数据结果进行封装，变成一个整体进行执行，其实就是扩大了计算范围

window中的参数，如果设定了窗口大小，默认窗口滑动大小就是批次大小

整体代码如下：

package com.hainiu.spark

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

object TestWindow {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("window")
    conf.setMaster("local[*]")
    val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(5))
    ssc.socketTextStream("nn1",6666)
      .window(Seconds(20))
      //default sliding = batch-size
      .flatMap(_.split(" "))
      .map((_,1))
      .reduceByKey(_+_)
      .print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

file

数据的变化逻辑

file

window函数中可以设置窗口大小和滑动大小

但是窗口的大小或者是滑动大小必须是批次间隔的整数倍

window(窗口大小，滑动大小)

object TestWindow {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("window")
    conf.setMaster("local[*]")
    val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(5))
    ssc.socketTextStream("nn1",6666)
      .window(Seconds(20),Seconds(12))
      //default sliding = batch-size
      .flatMap(_.split(" "))
      .map((_,1))
      .reduceByKey(_+_)
      .print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

21.4.5.2 reduceByKeyAndWindow函数的使用

window函数就是将数据进行累加，然后计算其中的结果数据

window进行累加+ reduceByKey进行聚合

简便的写法 reduceByKeyAndWindow()

      //      .window(Seconds(20))
//      .reduceByKey(_+_)
      .reduceByKeyAndWindow((a:Int,b:Int)=> a+b,Seconds(20),Seconds(10))

整体代码如下：

package com.hainiu.spark

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

object TestWindow {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("window")
    conf.setMaster("local[*]")
    val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(5))
    ssc.checkpoint("file:///headless/workspace/spark/data/ckpt")
    ssc.socketTextStream("nn1",6666)
//      .window(Seconds(20),Seconds(12))
      //default sliding = batch-size
      .flatMap(_.split(" "))
      .map((_,1))
//      .window(Seconds(20))
//      .reduceByKey(_+_)
      .reduceByKeyAndWindow((a:Int,b:Int)=> a+b,(a:Int,b:Int)=>a-b,Seconds(20),Seconds(10))
      .print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

file

21.4.5.3 其他的window算子

整体代码

package com.hainiu.spark

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

object TestWindow {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("window")
    conf.setMaster("local[*]")
    val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(5))
    ssc.checkpoint("file:///headless/workspace/spark/data/ckpt")
    val ds = ssc.socketTextStream("nn1", 6666)
      .flatMap(_.split(" "))

//    ds.window(Seconds(10)).count()
    ds.countByWindow(Seconds(10),Seconds(5)).print()

//    ds.window(Seconds(10)).countByValue()
    ds.countByValueAndWindow(Seconds(10),Seconds(5)).print()

//    ds.window(Seconds(10)).reduce((a,b)=> a+"-"+b)
    ds.reduceByWindow((a,b)=> a+b,Seconds(10),Seconds(5)).print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

21.4.5 SparkStreaming 何时使用缓存？何时开启检查点？

分析sparkStreaming 什么时候使用缓存?

1）DStream 和 RDD相似，如果DStream中的数据将被多次计算（例如，对同一数据进行多次操作），这将很有用。可以调用 cache(）或 persist() 方法缓存。

2）对于基于窗口的操作reduceByWindow和 reduceByKeyAndWindow和基于状态的操作updateStateByKey，由于窗口的操作生成的DStream会自动保存在内存中，而无需开发人员调用persist()。

分析 sparkStreaming 什么时候开启检查点checkpoint？

1）有状态转换的用法 -如果在应用程序中使用updateStateByKey或reduceByKeyAndWindow（带有反函数），则必须提供checkpoint目录以允许定期进行RDD的checkpoint。

2）从运行应用程序的驱动程序故障中恢复，checkpoint用于恢复进度信息。

包括：

配置：用于创建流应用程序的配置。

DStream 操作：定义流应用程序的一组 DStream 操作。

不完整的批次：作业已排队但尚未完成的批次。

21.4.6 多receiver源union的方式

当数据源多时，有多个数据源就有多个DStream，每个DStream生成自己的任务，为了提高运行效率，可以将多个数据源的流数据union在一起，进而达到减少task的目的。

每个socket 源，都需要有一个receiver接收数据，一个receiver 需要一个CPU核，运行的时候还需要CPU核。

也可以通过本地修改CPU核数，看是否能运行任务

日志提示，且没有CPU核运行任务：

file

通过 StreamingContext 的 union 方法把多个receiver 源 union到一起。

file

首先准备nc在nn2机器上

yum -y install nc
nc -l -k -p 6666

1）先union，再处理

package com.hainiu.spark

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

object TestWindow {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("window")
    conf.setMaster("local[*]")
    val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(5))
    ssc.checkpoint("file:///headless/workspace/spark/data/ckpt")
    val ds1 = ssc.socketTextStream("nn1", 6666)
    val ds2 = ssc.socketTextStream("nn2", 6666)
    //union
    val ds3 = ds1.union(ds2)
    ds3.flatMap(_.split(" "))
      .map((_,1))
      .reduceByKey(_+_)
      .print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

file

2）先加工，再union，然后再处理

package com.hainiu.spark

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

object TestWindow {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("window")
    conf.setMaster("local[*]")
    val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(5))
    ssc.checkpoint("file:///headless/workspace/spark/data/ckpt")
    val ds1 = ssc.socketTextStream("nn1", 6666)
      .flatMap(_.split(" "))
      .map((_, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
    val ds2 = ssc.socketTextStream("nn2", 6666)
      .flatMap(_.split(" "))
      .map((_, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
    //union
    ds1.union(ds2).print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

file

21.4.7 SparkStreaming输出到HDFS

file

socket 源如何分区？

当从socket 源接收数据时，receiver 会创建数据块。每blockInterval毫秒生成一个新的数据块。在batchInterval期间创建了N个数据块，其中N = batchInterval / blockInterval。

blockInterval 默认是200ms，如果 batchInterval 设置为 2s，理论这个批次会产生 10个分区。如果某个blockInterval 时间内没有数据，则这个blockInterval 时间 就没有产生数据块。也就是说，开启socket源的sparkStreaming程序，如果socket端不喂数据，那这个批次就不会产生数据块，进而分区数是0。

file

小文件就会带来一系列的问题：

小文件多会占用很大的namenode的元数据空间，下游使用小文件的JOB会产生很多个partition，如果是mr任务就会有很多个map，如果是spark任务就会有很多个task。

如何解决写出小文件问题？

4种方法：

1）增加批次间隔的大小。（不建议使用）

失去了流式计算的意义。

2）使用批处理任务进行小文件的合并。（不建议使用）

需要新开个任务将多个小文件合并成大文件。

3）使用coalesce 减少分区数，进而减少输出小文件的个数。

4）使用HDFS的append方式，追加写入文件中。

file

package com.hainiu.spark

import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.fs.{FSDataOutputStream, FileSystem, Path}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

import java.io.PrintWriter
import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.Date

object Test {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val parent_path = "/spark_sink/"
    val file_name = "t.txt"
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("test sink")
    conf.setMaster("local[*]")
    val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(20))
    ssc.socketTextStream("nn1",6666)
      .flatMap(_.split(" "))
      .map((_,1))
      .reduceByKey(_+_)
      .foreachRDD(rdd=>{

        rdd.coalesce(2).mapPartitionsWithIndex((index,it)=>{
          val fs = FileSystem.get(new Configuration())
          val df = new SimpleDateFormat("yyyy/MM/dd/HH")
          val date_str = df.format(new Date())
          val all_path = parent_path+date_str+"/"+index+"_"+file_name
          var stream: FSDataOutputStream = null
          if(fs.exists(new Path(all_path))){
            stream = fs.append(new Path(all_path))
          }else{
            stream = fs.create(new Path(all_path))
          }
          val pw = new PrintWriter(stream,true)
          it.foreach(t=>{
            val line = t._1+"->"+t._2
            pw.println(line)
          })
          pw.close()
          fs.close()
          Iterator.empty
        }).foreach((t:String)=>{})

      })

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

代码执行

file

请注意：我们需要调节hdfs的链接的个数，也就是调小分区个数，增加批次间隔，不然会出现连接hdfs的时候因为连接数量过大产生问题，这个是spark的自动反压解决不了的，会出现很多的任务在队列中没办法执行

此段代码的注意点：

  • mapParittionsWithIndex算子实现分区创建链接并且获取分区下标作为文件名

  • 使用日期进行格式化替代路径一个小时写入一个文件夹中
  • 如果存在就追加不存在就创建
  • 使用转换类算子需要返回数据
  • 转换类算子需要触发运算执行

最根本的思想就是取出DStream中的RDD然后使用最原始的方式存储数据到外部

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