【IDEA+Spark Streaming 3.4.1+Dstream监控套接字流统计WordCount保存至MySQL8】

把DStream写入到MySQL数据库中

Spark 3.4.1
MySQL 8.0.30
sbt 1.9.2

文章目录

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前言
一、背景说明
二、使用步骤
总结

前言

需要基于Spark Streaming 将实时监控的套接字流统计WordCount结果保存至MySQL

提示：本项目通过sbt控制依赖

一、背景说明

在Spark应用中，外部系统经常需要使用到Spark DStream处理后的数据，因此，需要采用输出操作把DStream的数据输出到数据库或者文件系统中

Spark Streaming是一个基于Spark的实时计算框架，它可以从多种数据源消费数据，并对数据进行高效、可扩展、容错的处理。Spark Streaming的工作原理有以下几个步骤：

数据接收：Spark Streaming可以从各种输入源接收数据，如Kafka、Flume、Twitter、Kinesis等，然后将数据分发到Spark集群中的不同节点上。每个节点上有一个接收器（Receiver）负责接收数据，并将数据存储在内存或磁盘中。
数据划分：Spark Streaming将连续的数据流划分为一系列小批量（Batch）的数据，每个批次包含一定时间间隔内的数据。这个时间间隔称为批处理间隔（Batch Interval），可以根据应用的需求进行设置。每个批次的数据都被封装成一个RDD，RDD是Spark的核心数据结构，表示一个不可变的分布式数据集。
数据处理：Spark Streaming对每个批次的RDD进行转换和输出操作，实现对流数据的处理和分析。转换操作可以使用Spark Core提供的各种函数，如map、reduce、join等，也可以使用Spark Streaming提供的一些特殊函数，如window、updateStateByKey等。输出操作可以将处理结果保存到外部系统中，如HDFS、数据库等。
数据输出：Spark Streaming将处理结果以DStream的形式输出，DStream是一系列连续的RDD组成的序列，表示一个离散化的数据流。DStream可以被进一步转换或输出到其他系统中。

DStream有状态转换操作是指在Spark Streaming中，对DStream进行一些基于历史数据或中间结果的转换，从而得到一个新的DStream。

二、使用步骤

1.引入库

sbt 复制代码

ThisBuild / version := "0.1.0-SNAPSHOT"

ThisBuild / scalaVersion := "2.13.11"

lazy val root = (project in file("."))
  .settings(
    name := "SparkLearning",
    idePackagePrefix := Some("cn.lh.spark"),
    libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "3.4.1",
    libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "3.4.1",
    libraryDependencies += "org.apache.hadoop" % "hadoop-auth" % "3.3.6",
    libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-streaming" % "3.4.1",
    libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-streaming-kafka-0-10" % "3.4.1",
    libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-mllib" % "3.4.1" % "provided",
    libraryDependencies += "mysql" % "mysql-connector-java" % "8.0.30"
)

2.开发代码

为了实现通过spark Streaming 监控控制台输入，需要开发两个代码：

NetworkWordCountStatefultoMysql.scala
StreamingSaveMySQL8.scala

NetworkWordCountStatefultoMysql.scala

scala 复制代码

package cn.lh.spark  
  
import org.apache.spark.SparkConf  
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}  
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}  
  
object NetworkWordCountStatefultoMysql {  
  
  def main(args: Array[String]): Unit = {  
    //    定义状态更新函数  
    val updateFunc = (values: Seq[Int], state: Option[Int]) => {  
      val currentCount = values.foldLeft(0)(_ + _)  
      val previousCount = state.getOrElse(0)  
      Some(currentCount + previousCount)  
    }  
  
    //    设置log4j日志级别  
    StreamingExamples.setStreamingLogLevels()  
  
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("NetworkCountStateful").setMaster("local[2]")  
    val scc: StreamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(5))  
  
    //    设置检查点，具有容错机制  
    scc.checkpoint("F:\\niit\\2023\\2023_2\\Spark\\codes\\checkpoint")  
  
    val lines: ReceiverInputDStream[String] = scc.socketTextStream("192.168.137.110", 9999)  
    val words: DStream[String] = lines.flatMap(_.split(" "))  
    val wordDstream: DStream[(String, Int)] = words.map(x => (x, 1))  
    val stateDstream: DStream[(String, Int)] = wordDstream.updateStateByKey[Int](updateFunc)  
    // 打印出状态  
    stateDstream.print()  
    // 将统计结果保存到MySQL中  
    stateDstream.foreachRDD(rdd =>{  
      val repartitionedRDD = rdd.repartition(3)  
      repartitionedRDD.foreachPartition(StreamingSaveMySQL8.writeToMySQL)  
    })  
  
    scc.start()  
    scc.awaitTermination()  
  
    scc.stop()  
  }  
  
  
}

StreamingSaveMySQL8.scala

scala 复制代码

package cn.lh.spark  
  
import java.sql.DriverManager  
  
object StreamingSaveMySQL8 {  
  
  // 定义写入 MySQL 的函数  
  def writeToMySQL(iter: Iterator[(String,Int)]): Unit = {  
    // 保存到MySQL  
    val ip = "192.168.137.110"  
    val port = "3306"  
    val db = "sparklearning"  
    val username = "lh"  
    val pwd = "Lh123456!"  
    val jdbcurl = s"jdbc:mysql://$ip:$port/$db"  
    val conn = DriverManager.getConnection(jdbcurl, username, pwd)  
    val statement = conn.prepareStatement("INSERT INTO wordcount (word,count) VALUES (?,?)")  
  
    try {  
      // 写入数据  
      iter.foreach { wc =>  
        statement.setString(1, wc._1.trim)  
        statement.setInt(2, wc._2.toInt)  
        statement.executeUpdate()  
      }  
    } catch {  
      case e:Exception => e.printStackTrace()  
    } finally {  
      if(statement != null){  
        statement.close()  
      }  
      if(conn!=null){  
        conn.close()  
      }  
    }  
  }  
  
}

运行测试

准备工作：

提前在mysql中新建数据表保存Spark Streaming写入的数据
启动nc -lk 9999
启动 NetworkWordCountStatefultoMysql.scala

![[Pasted image 20230804214904.png]]
在nc端口输入字符，再分别到idea控制台和MySQL检查结果

总结

本次实验通过IDEA基于Spark Streaming 3.4.1开发程序监控套接字流，并统计字符串，实现实时统计单词出现的数量。试验成功，相对简单。

后期改善点如下：

通过配置文件读取mysql数据库相应的配置信息，不要写死在代码里
写入数据时，sql语句【插入的表信息】，可以在调用方法时，当作参数输入
iter: Iterator[(String,Int)] 应用泛型
插入表时，自动保存插入时间

欢迎各位开发者一同改进代码，有问题有疑问提出来交流。谢谢！