Spark Streaming

Spark Streaming 

Spark Streaming 是Spark为了用户实现流式计算的模型。

数据源包括Kafka,Flume,HDFS等。

DStream 离散化流(discretized stream), Spark Streaming 使用DStream作为抽象表示。是随时间推移而收到的数据的序列。DStream内部的数据都是RDD形式存储, DStream是由这些RDD所组成的离散序列。

编写Streaming步骤：

1.创建StreamingContext

// Create a local StreamingContext with two working thread and batch interval of 5 second.
// The master requires 2 cores to prevent from a starvation scenario.
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))

创建本地化StreamingContext, 需要至少2个工作线程。一个是receiver,一个是计算节点。

2.定义输入源，创建输入DStream

// Create a DStream that will connect to hostname:port, like localhost:9999
val lines = ssc.socketTextStream("node1", 9999)

3.定义流的计算过程，使用transformation和output operation DStream

// Split each line into wordsval words = lines.flatMap(_.split(" "))// Count each word in each batchval pairs = words.map(word => (word, 1))val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)// Print the first ten elements of each RDD generated in this DStream to the consolewordCounts.print()

4.开始接收数据及处理数据，使用streamingContext.start()

ssc.start()       // Start the computation

5.等待批处理被终止，使用streamingContext.awaitTermination()

ssc.awaitTermination() // Wait for the computation to terminate

6.可以手工停止批处理，使用streamingContext.stop()

数据源

数据源分为两种

1.基本源

text,HDFS等

2.高级源

Flume,Kafka等

DStream支持两种操作

一、转化操作(transformation)

无状态转化(stateless)：每个批次的处理不依赖于之前批次的数据

有状态转化(stateful)：跨时间区间跟踪数据的操作；一些先前批次的数据被用来在新的批次中参与运算。

• 滑动窗口：
• 追踪状态变化：updateStateByKey()

窗口函数

二、输出操作(output operation)

原标题：Spark Streaming

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