一.SparkStreaming
163.SparkStreaming概述
Spark Streaming is an extension of the core Spark API that
enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream
processing of live data streams.
Spark Streaming 是核心 Spark API 的扩展，支持实时数据流的
可扩展、高吞吐量、容错流处理。
Spark Streaming 用于流式数据的处理。 Spark Streaming 支持
的数据输入源很多，例如： Kafka 、 Flume 、 HDFS 、 Kinesis 和 TCP
套接字等等。数据输入后可以用 Spark 的高级函数（如 map 、
reduce 、 join 和 window 等进行运算。而结果也能保存在很多地方，
如 HDFS ，数据库和实时仪表板等。还可以可以在数据流上应用
Spark 的机器学习和图形处理算法。
Spark Streaming 接收实时输入数据流，并将数据分为多个批
次，然后由 Spark 引擎进行处理，以批量生成最终结果流。在内部，
它的工作原理如下：
164.SparkStreaming_架构
背压机制 ( 了解 ) Spark 1.5 以前版本，用户如果要限制 Receiver 的数据接收速
率，可以通过设置静态配制参数
"spark.streaming.receiver.maxRate" 的值来实现，此举虽然可以通
过限制接收速率，来适配当前的处理能力，防止内存溢出，但也会
引入其它问题。比如： producer 数据生产高于 maxRate ，当前集群
处理能力也高于 maxRate ，这就会造成资源利用率下降等问题。
为了更好的协调数据接收速率与资源处理能力， 1.5 版本开始
Spark Streaming 可以动态控制数据接收速率来适配集群数据处理
能力。背压机制（即 Spark Streaming Backpressure ） : 根据
JobScheduler 反馈作业的执行信息来动态调整 Receiver 数据接收
率。
通过属性 "spark.streaming.backpressure.enabled" 来控制是
否启用 backpressure 机制，默认值 false ，即不启用。
165.SparkStreaming_创建项目
<dependency>
<groupId> org.apache.spark </groupId>
<artifactId> spark-core_2.12 </artifactId>
<version> 3.2.1 </version>
</dependency>
<dependency>
<groupId> org.apache.spark </groupId>
<artifactId> spark
streaming_2.12 </artifactId>
<version> 3.2.1 </version>
</dependency>
166.SparkStreaming_WORDCOUNT
package com . itbaizhan . streaming
import org . apache . spark . SparkConf
import org . apache . spark . streaming . dstream .
{ DStream , ReceiverInputDStream }
import org . apache . spark . streaming .{ Seconds ,
StreamingContext }
object StreamingWordCount {
def main ( args : Array [ String ]): Unit = {
//1. 初始化 SparkConf 类的对象
val conf : SparkConf = new SparkConf ()
. setMaster ( "local[*]" )
. setAppName ( "StreamingWordCount" )
//2. 创建 StreamingContext 对象
val ssc = new StreamingContext ( conf ,
Seconds ( 5 ))
//3. 通过监控 node1 的 9999 端口创建 DStream 对象
val lines : ReceiverInputDStream [ String ]
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7 测试
1
在 node1 上
2
在 IDEA 中运行程序
3
在 node1 上
4
查看 IDEA 控制台
ssc . socketTextStream ( "node1" , 9999 )
//4. 将每一行数据做切分，形成一个个单词
val wordsDS : DStream [ String ] =
lines . flatMap ( _ . split ( " " ))
//5.word=>(word,1)
val wordOne : DStream [( String , Int )] =
wordsDS . map (( _ , 1 ))
//6. 将相同的 key 的 value 做聚合加
val wordCount : DStream [( String , Int )] =
wordOne . reduceByKey ( _ + _ )
//7. 打印输出
wordCount . print ()
//8. 启动
ssc . start ()
//9. 等待执行停止
ssc . awaitTermination ()
}
}
167.SparkStreaming_数据抽象
168.SparkStreaming_RDD队列创建DSTREAM
169.SparkStreaming_自定义数据源一
需求：自定义数据源，实现监控指定的端口号，获取该端口号
内容。
需要继承 Receiver ，并实现 onStart 、 onStop 方法来自定义数据源采集。
package com . itbaizhan . streaming
import org . apache . spark . storage . StorageLevel
import
org . apache . spark . streaming . receiver . Receiver
import java . io .{ BufferedReader ,
InputStreamReader }
import java . net . Socket
import java . nio . charset . StandardCharsets
1
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3
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9
13 class ReceiverCustomer ( host : String , port :
Int ) extends Receiver [ String ]
( StorageLevel . MEMORY_ONLY ) {
// 最初启动的时候，调用该方法
// 作用：读数据并将数据发送给 Spark
override def onStart (): Unit = {
new Thread ( "Socket Receiver" ) {
override def run () {
receive ()
}
}. start ()
}
override def onStop (): Unit = {}
// 读数据并将数据发送给 Spark
def receive (): Unit = {
// 创建一个 Socket
var socket : Socket = new Socket ( host ,
port )
// 定义一个变量，用来接收端口传过来的数据
var input : String = null
// 创建一个 BufferedReader 用于读取端口传来的数
据
val reader = new BufferedReader ( new
InputStreamReader ( socket . getInputStream ,
StandardCharsets . UTF_8 ))
// 读取数据
input = reader . readLine ()
// 当 receiver 没有关闭并且输入数据不为空，则循环
发送数据给 Spark
while ( ! isStopped () && input != null ) {
store ( input )
input = reader . readLine ()
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34
14 使用自定义的数据源采集数据
}
// 跳出循环则关闭资源
reader . close ()
socket . close ()
// 重启任务
restart ( "restart" )
}
}
170.SparkStreaming_自定义数据源二
package com . itbaizhan . streaming
import org . apache . spark . SparkConf
import org . apache . spark . streaming .{ Seconds ,
StreamingContext }
object CustomerSource {
def main ( args : Array [ String ]): Unit = {
//1. 初始化 Spark 配置信息
val sparkConf = new SparkConf ()
. setMaster ( "local[*]" )
. setAppName ( "CustomerSource" )
//2. 初始化
val ssc = new
StreamingContext ( sparkConf , Seconds ( 5 ))
//3. 创建自定义 receiver 的 Streaming
val lines = ssc . receiverStream ( new
ReceiverCustomer ( "node1" , 9999 ))
lines . print ()
//4. 启动
ssc . start ()
ssc . awaitTermination ()
1
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19
15 测试
1
在 node1 上
2
在 IDEA 中运行程序
3
在 node1 上
4
查看 IDEA 控制台
实时效果反馈
1. 关于 SparkStreaming 接收器自定义数据源的描述，错误的
是：
A
需要继承 Receiver ，并实现 onStart 、 onStop 方法来自定义
数据源采集。
B
Xxx extends Receiver[String](StorageLevel.MEMORY_ONLY)
接收到数据仅保存在
内存中。
C
onStart()
最初启动的时候，调用该方法；作用是读数据并将数
据发给 Spark 。
D
onStop()
不能空实现。
答案：
1=>D 可以空实现
SparkStreaming_DStream 无状态转换
}
}
20
21
root@node1 \~\] # nc -lk 9999 1 \[root@node1 \~\] # nc -lk 9999 aa bb cc  ### 171.SparkStreaming_DSTREAM无状态转换  ### 172.SparkStreaming_DSTREAM无状态转换transform   ### 173.SparkStreaming_DSTREAM有状态转换   ### 174.SparkStreaming_窗口操作reducebykeyandwidow概述  //reduceFunc-- 结合和交换 reduce 函数 //windowDuration-- 窗口长度；必须是此数据流批处理间 隔的倍数 //slideDuration-- 窗口的滑动间隔 , 即新数据流生成 RDD 的间隔 def reduceByKeyAndWindow ( reduceFunc : ( V , V ) =\> V , windowDuration : Duration , slideDuration : Duration ): DStream \[( K , V )\] = ssc . withScope { //partitioner-- 用于控制新数据流中每个 RDD 分区的 分区器 reduceByKeyAndWindow ( reduceFunc , windowDuration , slideDuration , defaultPartitioner ()) } ### 175.SparkStreaming_窗口操作reducebykeyandwidow实战    ### 176.SparkStreaming_窗口操作reducebykeyandwidow优化   ### 177.SparkStreaming_窗口操作WINDOW    ### 178.SparkStreaming_输出 ### 179.SparkStreaming_优雅关闭一 ### 180.SparkStreaming_优雅关闭二 ### 181.SparkStreaming_优雅关闭测试 ### 182.SparkStreaming_整合KAFKA模式 ### 183.SparkStreaming_整合kafka开发一 ### 184.SparkStreaming_整合kafka开发二 ### 185.SparkStreaming_整合kafka测试 ## 二.PB级百战出行网约车项目一