Spark入门实战系列（下）--实时流计算Spark Streaming实战-大数据

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Spark入门实战系列（下）--实时流计算Spark Streaming实战

作者：石山园

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2020-9-30

编辑推荐:

本文主要介绍了流数据模拟器、读取文件演示、网络数据演示、销售数据统计演示等相关内容

本文来自博客园，由火龙果软件Anna编辑、推荐。

1、实例演示

1.1 流数据模拟器

1.1.1 流数据说明

在实例演示中模拟实际情况，需要源源不断地接入流数据，为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器。该模拟器主要功能：通过Socket方式监听指定的端口号，当外部程序通过该端口连接并请求数据时，模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序。

1.1.2 模拟器代码

import java.io.{PrintWriter}

import java.net.ServerSocket

import scala.io.Source

object StreamingSimulation {

// 定义随机获取整数的方法

def index(length: Int) = {

import java.util.Random

val rdm = new Random

rdm.nextInt(length)

}

def main(args: Array[String]) {

// 调用该模拟器需要三个参数，分为为文件路径、端口号和间隔时间（单位：毫秒）

if (args.length != 3) {

System.err.println("Usage: <filename> <port> <millisecond>")

System.exit(1)

}

// 获取指定文件总的行数

val filename = args(0)

val lines = Source.fromFile(filename).getLines.toList

val filerow = lines.length

// 指定监听某端口，当外部程序请求时建立连接

val listener = new ServerSocket(args(1).toInt)

while (true) {

val socket = listener.accept()

new Thread() {

override def run = {

println("Got client connected from: " + socket.getInetAddress)

val out = new PrintWriter(socket.getOutputStream(), true)

while (true) {

Thread.sleep(args(2).toLong)

// 当该端口接受请求时，随机获取某行数据发送给对方

val content = lines(index(filerow))

println(content)

out.write(content + '\n')

out.flush()

}

socket.close()

}

}.start()

}

1.1.3 生成打包文件

【注】可以参见第3课《Spark编程模型（下）--IDEA搭建及实战》进行打包

在打包配置界面中，需要在Class Path加入：/app/scala- 2.10.4/lib/scala-swing.jar /app/scala- 2.10.4/lib/scala-library.jar /app/scala-2.10.4/lib/scala-actors.jar ，各个jar包之间用空格分开，

点击菜单Build->Build Artifacts，弹出选择动作，选择Build或者Rebuild动作，使用如下命令复制打包文件到Spark根目录下

cd /home/hadoop/IdeaProjects /out/artifacts/LearnSpark_jar

cp LearnSpark.jar /app /hadoop/spark-1.1.0/

ll /app/hadoop/spark-1.1.0/

1.2 实例1：读取文件演示

1.2.1 演示说明

在该实例中Spark Streaming将监控某目录中的文件，获取在间隔时间段内变化的数据，然后通过Spark Streaming计算出改时间段内单词统计数。

1.2.2 演示代码

import org.apache.spark.SparkConf

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

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

object FileWordCount {

def main(args: Array[String]) {

val sparkConf = new SparkConf( ).setAppName ( "FileWordCount").setMaster ("local[2]")

// 创建Streaming的上下文，包括Spark的配置和时间间隔，这里时间为间隔20秒

val ssc = new StreamingContext( sparkConf, Seconds(20))

// 指定监控的目录，在这里为/home/hadoop/temp/

val lines = ssc.textFileStream ("/home/hadoop/temp/")

// 对指定文件夹变化的数据进行单词统计并且打印

val words = lines.flatMap(_.split(" "))

val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)

wordCounts.print()

// 启动Streaming

ssc.start()

ssc.awaitTermination()

}

1.2.3 运行代码

第一步创建Streaming监控目录

创建/home/hadoop/temp为Spark Streaming监控的目录，通过在该目录中定时添加文件内容，然后由Spark Streaming统计出单词个数

第二步使用如下命令启动Spark集群

$cd /app/hadoop/spark-1.1.0

$sbin/start-all.sh

第三步在IDEA中运行Streaming程序

在IDEA中运行该实例，由于该实例没有输入参数故不需要配置参数，在运行日志中将定时打印时间戳。如果在监控目录中加入文件内容，将输出时间戳的同时将输出单词统计个数。

1.2.4 添加文本及内容

1.2.5 查看结果

第一步查看IDEA中运行情况

在IDEA的运行日志窗口中，可以观察到输出时间戳的同时将输出单词统计个数

第二步通过webUI监控运行情况

在http://hadoop1:4040监控Spark Streaming运行情况，可以观察到每20秒运行一次作业

并且与其他运行作业相比在监控菜单增加了"Streaming"项目，点击可以看到监控内容：

1.3 实例2：网络数据演示

1.3.1 演示说明

在该实例中将由4.1流数据模拟以1秒的频度发送模拟数据，Spark Streaming通过Socket接收流数据并每20秒运行一次用来处理接收到数据，处理完毕后打印该时间段内数据出现的频度，即在各处理段时间之间状态并无关系。

1.3.2 演示代码

import org.apache.spark. {SparkContext, SparkConf}

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

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

import org.apache.spark.storage.StorageLevel

object NetworkWordCount {

def main(args: Array[String]) {

val conf = new SparkConf().setAppName ("NetworkWordCount").setMaster( "local[2]")

val sc = new SparkContext(conf)

val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(20))

// 通过Socket获取数据，该处需要提供Socket的主机名和端口号，数据保存在内存和硬盘中

val lines = ssc.socketTextStream(args(0), args(1).toInt, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)

// 对读入的数据进行分割、计数

val words = lines.flatMap(_.split (","))

val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)

wordCounts.print()

ssc.start()

ssc.awaitTermination()

}

1.3.3 运行代码

第一步启动流数据模拟器

启动4.1打包好的流数据模拟器，在该实例中将定时发送/home/hadoop/upload/class7目录下的people.txt数据文件（该文件可以在本系列配套资源目录/data/class7中找到），其中people.txt数据内容如下：

模拟器Socket端口号为9999，频度为1秒，

$cd /app/hadoop/spark-1.1.0

$java -cp LearnSpark.jar class7.StreamingSimulation /home/hadoop/upload/class7/people. txt 9999 1000

在没有程序连接时，该程序处于阻塞状态

第二步在IDEA中运行Streaming程序

在IDEA中运行该实例，该实例需要配置连接Socket主机名和端口号，在这里配置参数机器名为hadoop1和端口号为9999

1.3.4 查看结果

第一步观察模拟器发送情况

IDEA中的Spark Streaming程序运行与模拟器建立连接，当模拟器检测到外部连接时开始发送测试数据，数据是随机的在指定的文件中获取一行数据并发送，时间间隔为1秒

第二步在监控页面观察执行情况

在webUI上监控作业运行情况，可以观察到每20秒运行一次作业

第三步 IDEA运行情况

在IDEA的运行窗口中，可以观测到的统计结果，通过分析在Spark Streaming每段时间内单词数为20，正好是20秒内每秒发送总数。

1.4 实例3：销售数据统计演示

1.4.1 演示说明

在该实例中将由4.1流数据模拟器以1秒的频度发送模拟数据（销售数据），Spark Streaming通过Socket接收流数据并每5秒运行一次用来处理接收到数据，处理完毕后打印该时间段内销售数据总和，需要注意的是各处理段时间之间状态并无关系。

1.4.2 演示代码

import org.apache.log4j.{Level, Logger}

import org.apache.spark. {SparkContext, SparkConf}

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

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

import org.apache.spark.storage.StorageLevel

object SaleAmount {

def main(args: Array[String]) {

if (args.length != 2) {

System.err.println ("Usage: SaleAmount <hostname> <port> ")

System.exit(1)

}

Logger.getLogger ("org.apache.spark").setLevel( Level.ERROR)

Logger.getLogger ("org.eclipse.jetty.server" ).setLevel(Level.OFF)

val conf = new SparkConf().setAppName("SaleAmount").setMaster("local[2]")

val sc = new SparkContext(conf)

val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(5))

// 通过Socket获取数据，该处需要提供Socket的主机名和端口号，数据保存在内存和硬盘中

val lines = ssc.socketTextStream(args(0), args(1).toInt, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)

val words = lines.map(_.split(",")).filter(_.length == 6)

val wordCounts = words.map(x=>(1, x(5).toDouble)).reduceByKey(_ + _)

wordCounts.print()

ssc.start()

ssc.awaitTermination()

}

1.4.3 运行代码

第一步启动流数据模拟器

启动4.1打包好的流数据模拟器，在该实例中将定时发送第五课/home/hadoop/upload/class5/saledata目录下的tbStockDetail.txt数据文件（参见第五课《5.Hive（下）--Hive实战》中2.1.2数据描述，该文件可以在本系列配套资源目录/data/class5/saledata中找到），其中表tbStockDetail字段分别为订单号、行号、货品、数量、金额，数据内容如下：

模拟器Socket端口号为9999，频度为1秒

$cd /app/hadoop/spark-1.1.0

$java -cp LearnSpark.jar class7.StreamingSimulation /home/hadoop/upload/class5 /saledata/tbStockDetail.txt 9999 1000

在IDEA中运行该实例，该实例需要配置连接Socket主机名和端口号，在这里配置参数机器名为hadoop1和端口号为9999

1.4.4 查看结果

第一步观察模拟器发送情况

IDEA中的Spark Streaming程序运行与模拟器建立连接，当模拟器检测到外部连接时开始发送销售数据，时间间隔为1秒

第二步 IDEA运行情况

在IDEA的运行窗口中，可以观察到每5秒运行一次作业（两次运行间隔为5000毫秒），运行完毕后打印该时间段内销售数据总和。

第三步在监控页面观察执行情况

在webUI上监控作业运行情况，可以观察到每5秒运行一次作业

1.5 实例4：Stateful演示

1.5.1 演示说明

该实例为Spark Streaming状态操作，模拟数据由4.1流数据模拟以1秒的频度发送，Spark Streaming通过Socket接收流数据并每5秒运行一次用来处理接收到数据，处理完毕后打印程序启动后单词出现的频度，相比较前面4.3实例在该实例中各时间段之间状态是相关的。

1.5.2 演示代码

import org.apache.log4j. {Level, Logger}

import org.apache.spark. {SparkContext, SparkConf}

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

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

object StatefulWordCount {

def main(args: Array[String]) {

if (args.length != 2) {

System.err.println ("Usage: StatefulWordCount <filename> <port> ")

System.exit(1)

}

Logger.getLogger ("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR)

Logger.getLogger ("org.eclipse.jetty.server" ).setLevel(Level.OFF)

// 定义更新状态方法，参数values为当前批次单词频度，state为以往批次单词频度

val updateFunc = (values: Seq[Int], state: Option[Int]) => {

val currentCount = values.foldLeft(0)(_ + _)

val previousCount = state.getOrElse(0)

Some(currentCount + previousCount)

}

val conf = new SparkConf( ).setAppName("StatefulWordCount" ).setMaster("local[2]")

val sc = new SparkContext(conf)

// 创建StreamingContext， Spark Steaming运行时间间隔为5秒

val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(5))

// 定义checkpoint目录为当前目录

ssc.checkpoint(".")

// 获取从Socket发送过来数据

val lines = ssc.socketTextStream(args(0), args(1).toInt)

val words = lines.flatMap(_.split(","))

val wordCounts = words.map(x => (x, 1))

// 使用updateStateByKey来更新状态，统计从运行开始以来单词总的次数

val stateDstream = wordCounts.updateStateByKey[Int](updateFunc)

stateDstream.print()

ssc.start()

ssc.awaitTermination()

}

1.5.3 运行代码

第一步启动流数据模拟器

模拟器Socket端口号为9999，频度为1秒

$cd /app/hadoop/spark-1.1.0

$java -cp LearnSpark.jar class7.StreamingSimulation /home/hadoop/upload/class7/people.txt 9999 1000

在没有程序连接时，该程序处于阻塞状态，在IDEA中运行Streaming程序

在IDEA中运行该实例，该实例需要配置连接Socket主机名和端口号，在这里配置参数机器名为hadoop1和端口号为9999

1.5.4 查看结果

第一步 IDEA运行情况

在IDEA的运行窗口中，可以观察到第一次运行统计单词总数为1，第二次为6，第N次为5(N-1)+1，即统计单词的总数为程序运行单词数总和。

第二步在监控页面观察执行情况

在webUI上监控作业运行情况，可以观察到每5秒运行一次作业

第三步查看CheckPoint情况

在项目根目录下可以看到checkpoint文件

1.6 实例5：Window演示

1.6.1 演示说明

该实例为Spark Streaming窗口操作，模拟数据由4.1流数据模拟以1秒的频度发送，Spark Streaming通过Socket接收流数据并每10秒运行一次用来处理接收到数据，处理完毕后打印程序启动后单词出现的频度。相比前面的实例，Spark Streaming窗口统计是通过reduceByKeyAndWindow()方法实现的，在该方法中需要指定窗口时间长度和滑动时间间隔。

1.6.2 演示代码

import org.apache.log4j. {Level, Logger}

import org.apache.spark .{SparkContext, SparkConf}

import org.apache.spark.storage.StorageLevel

import org.apache.spark.streaming._

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

object WindowWordCount {

def main(args: Array[String]) {

if (args.length != 4) {

System.err.println ("Usage: WindowWorldCount <filename> <port> <windowDuration> <slideDuration>")

System.exit(1)

}