SparkStreaming_window_sparksql_reids

1.5 window

滚动窗口+滑动窗口

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window操作就是窗口函数。Spark Streaming提供了滑动窗口操作的支持，从而让我们可以对一个滑动窗口内的数据执行计算操作。每次掉落在窗口内的RDD的数据，会被聚合起来执行计算操作，然后生成的RDD，会作为window DStream的一个RDD。比如下图中，就是对每三秒钟的数据执行一次滑动窗口计算，这3秒内的3个RDD会被聚合起来进行处理，然后过了两秒钟，又会对最近三秒内的数据执行滑动窗口计算。所以每个滑动窗口操作，都必须指定两个参数，窗口长度以及滑动间隔，而且这两个参数值都必须是batch间隔的整数倍。

红色的矩形就是一个窗口，窗口hold的是一段时间内的数据流。
这里面每一个time都是时间单元，在官方的例子中，每隔window size是3 time unit, 而且每隔2个单位时间，窗口会slide一次。

所以基于窗口的操作，需要指定2个参数：

window length - The duration of the window (3 in the figure)

slide interval - The interval at which the window-based operation is performed (2 in the figure).

窗口大小，个人感觉是一段时间内数据的容器。
滑动间隔，就是我们可以理解的cron表达式吧。

案例实现

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package com.qianfeng.sparkstreaming

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

/**
  * 统计，截止到目前为止出现的每一个key的次数
  * window窗口操作，每个多长M时间,通过过往N长时间内产生的数据
  * M就是滑动长度sliding interval
  * N就是窗口长度window length
  */
object Demo05_WCWithWindow {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("WordCountUpdateStateByKey")
      .setMaster("local[*]")
    val batchInterval = 2
    val duration = Seconds(batchInterval)
    val ssc = new StreamingContext(conf, duration)
    val lines:DStream[String] = ssc.socketTextStream("qianfeng01", 6666)
    val pairs:DStream[(String, Int)] = lines.flatMap(_.split("\\s+")).map((_, 1))

    val ret:DStream[(String, Int)] = pairs.reduceByKeyAndWindow(_+_,
      windowDuration = Seconds(batchInterval * 3),
      slideDuration = Seconds(batchInterval * 2))

    ret.print()

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

1.6 SparkSQL和SparkStreaming的整合案例

Spark最强大的地方在于，可以与Spark Core、Spark SQL整合使用，之前已经通过transform、foreachRDD等算子看到，如何将DStream中的RDD使用Spark Core执行批处理操作。现在就来看看，如何将DStream中的RDD与Spark SQL结合起来使用。

案例：top3的商品排序：最新的top3

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这里就是基于updatestateByKey，统计截止到目前为止的不同品类下的商品销量top3

代码实现

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package com.qianfeng.sparkstreaming

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
/**
 * SparkStreaming整合SparkSQL的案例之，热门品类top3排行
 * 输入数据格式：
 * id brand category
 * 1 huwei watch
 * 2 huawei phone
 *
 */
object Demo06_SQLWithStreaming {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("StreamingIntegerationSQL")
      .setMaster("local[*]")
    val batchInterval = 2
    val duration = Seconds(batchInterval)
    val spark = SparkSession.builder()
      .config(conf)
      .getOrCreate()
    val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, duration)
    ssc.checkpoint("/Users/liyadong/data/sparkdata/streamingdata/chk-1")
    val lines:DStream[String] = ssc.socketTextStream("qianfeng01", 6666)
    //001 mi moblie
    val pairs:DStream[(String, Int)] = lines.map(line => {
      val fields = line.split("\\s+")
      if(fields == null || fields.length != 3) {
        ("", -1)
      } else {
        val brand = fields(1)
        val category = fields(2)
        (s"${category}_${brand}", 1)
      }
    }).filter(t => t._2 != -1)

    val usb:DStream[(String, Int)] = pairs.updateStateByKey(updateFunc)

    usb.foreachRDD((rdd, bTime) => {
      if(!rdd.isEmpty()) {//category_brand count
        import spark.implicits._
        val df = rdd.map{case (cb, count) => {
          val category = cb.substring(0, cb.indexOf("_"))
          val brand = cb.substring(cb.indexOf("_") + 1)
          (category, brand, count)
        }}.toDF("category", "brand", "sales")

        df.createOrReplaceTempView("tmp_category_brand_sales")
        val sql =
          """
            |select
            |  t.category,
            |  t.brand,
            |  t.sales,
            |  t.rank
            |from (
            |  select
            |    category,
            |    brand,
            |    sales,
            |    row_number() over(partition by category order by sales desc) rank
            |  from tmp_category_brand_sales
            |) t
            |where t.rank < 4
            |;
                    """.stripMargin
        spark.sql(sql).show()
      }
    })

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }

  def updateFunc(seq: Seq[Int], option: Option[Int]): Option[Int] = {
    Option(seq.sum + option.getOrElse(0))
  }
}

1.7 SparkStreaming整合Reids

java 复制代码

//将实时结果写入Redis中
dStream.foreachRDD((w,c)=>{
  val jedis = new Jedis("192.168.10.101", 6379)   //抽到公共地方即可
  jedis.auth("root")
  jedis.set(w.toString(),c.toString())  //一个key对应多个值，可以考虑hset
})

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