這篇文章給大家分享的是有關(guān)Spark Streaming算子開發(fā)的示例分析的內(nèi)容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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Spark Streaming算子開發(fā)實例

transform算子開發(fā)

transform操作應(yīng)用在DStream上時，可以用于執(zhí)行任意的RDD到RDD的轉(zhuǎn)換操作，還可以用于實現(xiàn)DStream API中所沒有提供的操作，比如說，DStreamAPI中并沒有提供將一個DStream中的每個batch，與一個特定的RDD進(jìn)行join的操作，DStream中的join算子只能join其他DStream，但是我們自己就可以使用transform操作來實現(xiàn)該功能。

實例：黑名單用戶實時過濾

package StreamingDemo

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
 * 實時黑名單過濾
 */
object TransformDemo {
 def main(args: Array[String]): Unit = {
  //設(shè)置日志級別
  Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN)
  val conf = new SparkConf()
   .setAppName(this.getClass.getSimpleName)
   .setMaster("local[2]")
  val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(2))

  //創(chuàng)建一個黑名單的RDD
  val blackRDD =
   ssc.sparkContext.parallelize(Array(("zs", true), ("lisi", true)))

  //通過socket從nc中獲取數(shù)據(jù)
  val linesDStream = ssc.socketTextStream("Hadoop01", 6666)

  /**
   * 過濾黑名單用戶發(fā)言
   * zs sb sb sb sb
   * lisi fuck fuck fuck
   * jack hello
   */
  linesDStream
   .map(x => {
    val info = x.split(" ")
    (info(0), info.toList.tail.mkString(" "))
   })
   .transform(rdd => { //transform是一個RDD->RDD的操作，所以返回值必須是RDD
    /**
     * 經(jīng)過leftouterjoin操作之后，產(chǎn)生的結(jié)果如下：
     * (zs,(sb sb sb sb),Some(true)))
     * (lisi,(fuck fuck fuck),some(true)))
     * (jack,(hello,None))
     */
    val joinRDD = rdd.leftOuterJoin(blackRDD)

    //如果是Some(true)的，說明就是黑名單用戶，如果是None的，說明不在黑名單內(nèi)，把非黑名單的用戶保留下來
    val filterRDD = joinRDD.filter(x => x._2._2.isEmpty)

    filterRDD
   })
   .map(x=>(x._1,x._2._1)).print()

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

測試

啟動nc，傳入用戶及其發(fā)言信息

可以看到程序?qū)崟r的過濾掉了在黑名單里的用戶發(fā)言

updateStateByKey算子開發(fā)

updateStateByKey算子可以保持任意狀態(tài)，同時不斷有新的信息進(jìn)行更新，這個算子可以為每個key維護(hù)一份state，并持續(xù)不斷的更新state。對于每個batch來說，Spark都會為每個之前已經(jīng)存在的key去應(yīng)用一次State更新函數(shù)，無論這個key在batch中是否有新的值，如果State更新函數(shù)返回的值是none，那么這個key對應(yīng)的state就會被刪除；對于新出現(xiàn)的key也會執(zhí)行state更新函數(shù)。

要使用該算子，必須進(jìn)行兩個步驟

• 定義state——state可以是任意的數(shù)據(jù)類型

• 定義state更新函數(shù)——用一個函數(shù)指定如何使用之前的狀態(tài)，以及從輸入流中獲取新值更新狀態(tài)

注意：updateStateByKey操作，要求必須開啟Checkpoint機(jī)制

實例：基于緩存的實時WordCount

package StreamingDemo

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
 * 基于緩存的實時WordCount，在全局范圍內(nèi)統(tǒng)計單詞出現(xiàn)次數(shù)
 */
object UpdateStateByKeyDemo {
 def main(args: Array[String]): Unit = {
  //設(shè)置日志級別
  Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN)

  /**
   * 如果沒有啟用安全認(rèn)證或者從Kerberos獲取的用戶為null，那么獲取HADOOP_USER_NAME環(huán)境變量，
   * 并將它的值作為Hadoop執(zhí)行用戶設(shè)置hadoop username
   * 這里實驗了一下在沒有啟用安全認(rèn)證的情況下，就算不顯式添加，也會自動獲取我的用戶名
   */
  //System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","Setsuna")

  val conf = new SparkConf()
   .setAppName(this.getClass.getSimpleName)
   .setMaster("local[2]")
  val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(2))

  //設(shè)置Checkpoint存放的路徑
  ssc.checkpoint("hdfs://Hadoop01:9000/checkpoint")

  //創(chuàng)建輸入DStream
  val lineDStream = ssc.socketTextStream("Hadoop01", 6666)
  val wordDStream = lineDStream.flatMap(_.split(" "))
  val pairsDStream = wordDStream.map((_, 1))

  /**
   * state:代表之前的狀態(tài)值
   * values：代表當(dāng)前batch中key對應(yīng)的values值
   */
  val resultDStream =
   pairsDStream.updateStateByKey((values: Seq[Int], state: Option[Int]) => {

    //當(dāng)state為none，表示沒有對這個單詞做統(tǒng)計，則返回0值給計數(shù)器count
    var count = state.getOrElse(0)

    //遍歷values，累加新出現(xiàn)的單詞的value值
    for (value <- values) {
     count += value
    }

    //返回key對應(yīng)的新state，即單詞的出現(xiàn)次數(shù)
    Option(count)
   })

  //在控制臺輸出
  resultDStream.print()

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

測試

開啟nc，輸入單詞

控制臺實時輸出的結(jié)果

window滑動窗口算子開發(fā)

Spark Streaming提供了滑動窗口操作的支持，可以對一個滑動窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)執(zhí)行計算操作
在滑動窗口中，包含批處理間隔、窗口間隔、滑動間隔

• 對于窗口操作而言，在其窗口內(nèi)部會有N個批處理數(shù)據(jù)

• 批處理數(shù)據(jù)的大小由窗口間隔決定，而窗口間隔指的就是窗口的持續(xù)時間，也就是窗口的長度

• 滑動時間間隔指的是經(jīng)過多長時間窗口滑動一次，形成新的窗口，滑動間隔默認(rèn)情況下和批處理時間間隔的相同

注意：滑動時間間隔和窗口時間間隔的大小一定得設(shè)置為批處理間隔的整數(shù)倍

用一個官方的圖來作為說明

批處理間隔是1個時間單位，窗口間隔是3個時間單位，滑動間隔是2個時間單位。對于初始的窗口time1-time3，只有窗口間隔滿足了才觸發(fā)數(shù)據(jù)的處理。所以滑動窗口操作都必須指定兩個參數(shù)，窗口長度和滑動時間間隔。在Spark Streaming中對滑動窗口的支持是比Storm更加完善的。

Window滑動算子操作

算子	描述
window()	對每個滑動窗口的數(shù)據(jù)執(zhí)行自定義的計算
countByWindow()	對每個滑動窗口的數(shù)據(jù)執(zhí)行count操作
reduceByWindow()	對每個滑動窗口的數(shù)據(jù)執(zhí)行reduce操作
reduceByKeyAndWindow()	對每個滑動窗口的數(shù)據(jù)執(zhí)行reduceByKey操作
countByValueAndWindow()	對每個滑動窗口的數(shù)據(jù)執(zhí)行countByValue操作

reduceByKeyAndWindow算子開發(fā)

實例：在線熱點搜索詞實時滑動統(tǒng)計

每隔2秒鐘，統(tǒng)計最近5秒鐘的搜索詞中排名最靠前的3個搜索詞以及出現(xiàn)次數(shù)

package StreamingDemo

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
 * 需求：每隔2秒鐘，統(tǒng)計最近5秒鐘的搜索詞中排名最靠前的3個搜索詞以及出現(xiàn)次數(shù)
 */
object ReduceByKeyAndWindowDemo {
 def main(args: Array[String]): Unit = {

  //設(shè)置日志級別
  Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN)
  //基礎(chǔ)配置
  val conf = new SparkConf()
   .setAppName(this.getClass.getSimpleName)
   .setMaster("local[2]")

  //批處理間隔設(shè)置為1s
  val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))

  val linesDStream = ssc.socketTextStream("Hadoop01", 6666)
  linesDStream
   .flatMap(_.split(" ")) //根據(jù)空格來做分詞
   .map((_, 1)) //返回(word,1)
   .reduceByKeyAndWindow(
    //定義窗口如何計算的函數(shù)
    //x代表的是聚合后的結(jié)果，y代表的是這個Key對應(yīng)的下一個需要聚合的值
    (x: Int, y: Int) => x + y,
    //窗口長度為5秒
    Seconds(5),
    //窗口時間間隔為2秒
    Seconds(2)
   )
   .transform(rdd => { //transform算子對rdd做處理，轉(zhuǎn)換為另一個rdd
    //根據(jù)Key的出現(xiàn)次數(shù)來進(jìn)行排序，然后降序排列，獲取最靠前的3個搜索詞
    val info: Array[(String, Int)] = rdd.sortBy(_._2, false).take(3)
    //將Array轉(zhuǎn)換為resultRDD
    val resultRDD = ssc.sparkContext.parallelize(info)
    resultRDD
   })
   .map(x => s"${x._1}出現(xiàn)的次數(shù)是：${x._2}")
   .print()

  ssc.start()
  ssc.awaitTermination()

 }
}

測試結(jié)果

DStream Output操作概覽

Spark Streaming允許DStream的數(shù)據(jù)輸出到外部系統(tǒng)，DSteram中的所有計算，都是由output操作觸發(fā)的，foreachRDD輸出操作，也必須在里面對RDD執(zhí)行action操作，才能觸發(fā)對每一個batch的計算邏輯。

轉(zhuǎn)換	描述
print()	在Driver中打印出DStream中數(shù)據(jù)的前10個元素。主要用于測試，或者是不需要執(zhí)行什么output操作時，用于簡單觸發(fā)一下job。
saveAsTextFiles(prefix,  [suffix])	將DStream中的內(nèi)容以文本的形式保存為文本文件，其中每次批處理間隔內(nèi)產(chǎn)生的文件以prefix-TIME_IN_MS[.suffix]的方式命名。
saveAsObjectFiles(prefix  , [suffix])	將DStream中的內(nèi)容按對象序列化并且以SequenceFile的格式保存。其中每次批處理間隔內(nèi)產(chǎn)生的文件以prefix-TIME_IN_MS[.suffix]的方式命名。
saveAsHadoopFiles(pref  ix, [suffix])	將DStream中的內(nèi)容以文本的形式保存為Hadoop文件，其中每次批處理間隔內(nèi)產(chǎn)生的文件  以prefix-TIME_IN_MS[.suffix]的方式命名。
foreachRDD(func)	最基本的輸出操作，將func函數(shù)應(yīng)用于DStream中的RDD上，這個操作會輸出數(shù)據(jù)到外部系  統(tǒng)，比如保存RDD到文件或者網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫等。需要注意的是func函數(shù)是在運行該streaming  應(yīng)用的Driver進(jìn)程里執(zhí)行的。

foreachRDD算子開發(fā)

foreachRDD是最常用的output操作，可以遍歷DStream中的每個產(chǎn)生的RDD并進(jìn)行處理，然后將每個RDD中的數(shù)據(jù)寫入外部存儲，如文件、數(shù)據(jù)庫、緩存等，通常在其中針對RDD執(zhí)行action操作，比如foreach

使用foreachRDD操作數(shù)據(jù)庫

通常在foreachRDD中都會創(chuàng)建一個Connection，比如JDBC Connection，然后通過Connection將數(shù)據(jù)寫入外部存儲

誤區(qū)一：在RDD的foreach操作外部創(chuàng)建Connection

dstream.foreachRDD { rdd =>
  val connection=createNewConnection()
  rdd.foreach { record => connection.send(record)
  }
}

這種方式是錯誤的，這樣的方式會導(dǎo)致Connection對象被序列化后被傳輸?shù)矫恳粋€task上，但是Connection對象是不支持序列化的，所以也就無法被傳輸

誤區(qū)二：在RDD的foreach操作內(nèi)部創(chuàng)建Connection

dstream.foreachRDD { rdd =>
  rdd.foreach { record =>
    val connection = createNewConnection()
    connection.send(record)
    connection.close()
  }
}

這種方式雖然是可以的，但是執(zhí)行效率會很低，因為它會導(dǎo)致對RDD中的每一條數(shù)據(jù)都創(chuàng)建一個Connection對象，通常Connection對象的創(chuàng)建都是很消耗性能的

合理的方式

• 第一種：使用RDD的foreachPartition操作，并且在該操作內(nèi)部創(chuàng)建Connection對象，這樣就相當(dāng)于為RDD的每個partition創(chuàng)建一個Connection對象，節(jié)省了很多資源

• 第二種：自己手動封裝一個靜態(tài)連接池，使用RDD的foreachPartition操作，并且在該操作內(nèi)部從靜態(tài)連接池中，通過靜態(tài)方法獲取到一個連接，連接使用完之后再放回連接池中。這樣的話，可以在多個RDD的partition之間復(fù)用連接了

實例：實時全局統(tǒng)計WordCount，并將結(jié)果保存到MySQL數(shù)據(jù)庫中

MySQL數(shù)據(jù)庫建表語句如下

CREATE TABLE wordcount (
  word varchar(100) CHARACTER SET utf8 NOT NULL,
  count int(10) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (word)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

在IDEA中添加mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar

代碼如下

連接池的代碼，其實一開始有想過用靜態(tài)塊來寫個池子直接獲取，但是如果考慮到池子寬度不夠用的問題，這樣的方式其實更好，一開始，實例化一個連接池出來，被調(diào)用獲取連接，當(dāng)連接全部都被獲取了的時候，池子空了，就再實例化一個池子出來

package StreamingDemo

import java.sql.{Connection, DriverManager, SQLException}
import java.util

object JDBCManager {
 var connectionQue: java.util.LinkedList[Connection] = null

 /**
  * 從數(shù)據(jù)庫連接池中獲取連接對象
  * @return
  */
 def getConnection(): Connection = {
  synchronized({
   try {
    //如果連接池是空的，那么就實例化一個Connection類型的鏈表
    if (connectionQue == null) {
     connectionQue = new util.LinkedList[Connection]()
     for (i <- 0 until (10)) {
      //生成10個連接，并配置相關(guān)信息
      val connection = DriverManager.getConnection(
       "jdbc:mysql://Hadoop01:3306/test?characterEncoding=utf-8",
       "root",
       "root")
      //將連接push進(jìn)連接池
      connectionQue.push(connection)
     }
    }
   } catch {
    //捕獲異常并輸出
    case e: SQLException => e.printStackTrace()
   }
   //如果連接池不為空，則返回表頭元素，并將它在鏈表里刪除
   return connectionQue.poll()
  })
 }

 /**
  * 當(dāng)連接對象用完后，需要調(diào)用這個方法歸還連接
  * @param connection
  */
 def returnConnection(connection: Connection) = {
  //插入元素
  connectionQue.push(connection)
 }

 def main(args: Array[String]): Unit = {
  //main方法測試
  getConnection()
  println(connectionQue.size())
 }
}

wordcount代碼

package StreamingDemo

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.{SparkConf, streaming}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

object ForeachRDDDemo {
 def main(args: Array[String]): Unit = {
  //設(shè)置日志級別，避免INFO信息過多
  Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN)

  //設(shè)置Hadoop的用戶，不加也可以
  System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "Setsuna")

  //Spark基本配置
  val conf = new SparkConf()
   .setAppName(this.getClass.getSimpleName)
   .setMaster("local[2]")
  val ssc = new StreamingContext(conf, streaming.Seconds(2))

  //因為要使用updateStateByKey，所以需要使用checkpoint
  ssc.checkpoint("hdfs://Hadoop01:9000/checkpoint")

  //設(shè)置socket，跟nc配置的一樣
  val linesDStream = ssc.socketTextStream("Hadoop01", 6666)
  val wordCountDStream = linesDStream
   .flatMap(_.split(" "))   //根據(jù)空格做分詞
   .map((_, 1)) //生成(word,1)
   .updateStateByKey((values: Seq[Int], state: Option[Int]) => {
    //實時更新狀態(tài)信息
    var count = state.getOrElse(0)
    for (value <- values) {
     count += value
    }
    Option(count)
   })

  wordCountDStream.foreachRDD(rdd => {
   if (!rdd.isEmpty()) {
    rdd.foreachPartition(part => {
     //從連接池中獲取連接
     val connection = JDBCManager.getConnection()
     part.foreach(data => {
      val sql = //往wordcount表中插入wordcount信息，on duplicate key update子句是有則更新無則插入
       s"insert into wordcount (word,count) " +
        s"values ('${data._1}',${data._2}) on duplicate key update count=${data._2}"
      //使用prepareStatement來使用sql語句
      val pstmt = connection.prepareStatement(sql)
      pstmt.executeUpdate()
     })
     //在連接處提交完數(shù)據(jù)后，歸還連接到連接池
     JDBCManager.returnConnection(connection)
    })
   }
  })

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

打開nc，輸入數(shù)據(jù)

在另一個終端對wordcount的結(jié)果進(jìn)行查詢，可以發(fā)現(xiàn)是實時發(fā)生變化的

感謝各位的閱讀！關(guān)于“Spark Streaming算子開發(fā)的示例分析”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

網(wǎng)頁名稱：SparkStreaming算子開發(fā)的示例分析
URL網(wǎng)址：http://aaarwkj.com/article22/gjoojc.html

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