【Spark Streming】DStream转换操作

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一、概述

DStream 上的操作与 RDD 的类似, 分为 Transformations(转换) 和 Output Operations(输出)两种, 此外转换操作中还有一些比较特殊的方法, 如: updateStateByKey、transform 以及各种 Window 相关的操作。

备注:

在 DStream 与 RDD 上的转换操作非常类似(无状态的操作)
DStream 有自己特殊的操作(窗口操作、追踪状态变化操作)
在 DStream 上的转换操作比 RDD 上的转换操作少

DStream 的转化操作可以分为无状态(stateless) 和有状态(stateful) 两种:

无状态转化操作。每个批次的处理不依赖于之前批次的数据。常见的 RDD 转化操作, 例如 map、filter、reduceByKey 等
有状态转化操作。需要使用之前批次的数据或者是中间结果来计算当前批次的数据。有状态转化操作包括: 基于滑动窗口的转化操作或追踪状态变化的转化操作

二、无状态转换

无状态转化操作就是把简单的 RDD 转化操作应用到每个批次上, 也就是转化 DStream 中的每一个 RDD。

常见的无状态转换包括: map、flatMap、filter、repartition、reduceByKey、groupByKey;

直接作用在 DStream 上。

案例：黑名单过滤

假设: arr1 为黑名单数据(自定义), true 表示数据生效, 需要被过滤掉; false 表示数据未生效
val arr1 = Array(("spark", true), ("scala", false))

假设: 流式数据格式为 “time word”, 需要根据黑名单中的数据对流式数据执行过滤操作。如 “2 spark” 要被过滤掉

arduino复制代码1 hadoop
2 spark
3 scala
4 java
5 hive
// 结果:"2 spark" 被过滤

方法有三：

方法一: 使用外连接
方法二: 使用 SQL
方法三: 直接过滤

1) 方法一：使用外链接

scala复制代码import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.streaming.dstream.ConstantInputDStream
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
  * @author donald
  * @date 2021/02/23
  */
object BlackListFilter1 {
  def main(args: Array[String]) {
    // 初始化
    val conf = new
        SparkConf().setAppName(this.getClass.getCanonicalName).setMaster(
      "local[2]")
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(10))
    ssc.sparkContext.setLogLevel("WARN")
    // 黑名单数据
    val blackList = Array(("spark", true), ("scala", true))
    val blackListRDD = ssc.sparkContext.makeRDD(blackList)
    // 生成测试DStream。使用ConstantInputDStream
    val strArray: Array[String] = ("spark java scala hadoop kafka " +
      "hive hbase zookeeper")
      .split("\\s+")
      .zipWithIndex
      .map { case (word, idx) => s"$idx $word" }
    val rdd = ssc.sparkContext.makeRDD(strArray)
    val clickStream = new ConstantInputDStream(ssc, rdd)
    // 流式数据的处理
    val clickStreamFormatted = clickStream.map(value =>
      (value.split(" ")(1), value))
    clickStreamFormatted.transform(clickRDD => {
      // 通过leftOuterJoin操作既保留了左侧RDD的所有内容,又获得了内容是否在黑名单中
      val joinedBlackListRDD: RDD[(String, (String, Option[Boolean]))] = clickRDD.leftOuterJoin(blackListRDD)
      joinedBlackListRDD.filter { case (word, (streamingLine, flag)) =>
        if (flag.getOrElse(false)) false
        else true
      }.map { case (word, (streamingLine, flag)) => streamingLine
      }
    }).print()
    
    // 启动流式作业
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

2）方法二：使用 `SQL`

3）方法三：直接过滤

scala复制代码import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.broadcast.Broadcast
import org.apache.spark.streaming.dstream.ConstantInputDStream
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
  * @author donald
  * @date 2021/02/23
  */
object BlackListFilter3 {
  def main(args: Array[String]) {
    // 初始化
    val conf = new
        SparkConf().setAppName(this.getClass.getCanonicalName).setMaster(
      "local[2]")
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(10))
    ssc.sparkContext.setLogLevel("WARN")
    // 黑名单数据
    val blackList = Array(("spark", true), ("scala", true))
    val blackListBC: Broadcast[Array[String]] =
      ssc.sparkContext.broadcast(blackList.filter(_._2).map(_._1))
    // 生成测试DStream。使用ConstantInputDStream
    val strArray: Array[String] = "spark java scala hadoop kafka hive hbase zookeeper"
      .split("\\s+")
      .zipWithIndex
      .map { case (word, idx) => s"$idx $word" }
    val rdd = ssc.sparkContext.makeRDD(strArray)
    val clickStream = new ConstantInputDStream(ssc, rdd)
    // 流式数据的处理
    clickStream.map(value => (value.split(" ")(1), value))
      .filter { case (word, _) =>
        !blackListBC.value.contains(word)
      }
      .map(_._2)
      .print()
    // 启动流式作业
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

三、有状态转换

有状态的转换主要有两种: 窗口操作、状态跟踪操作

（1）窗口操作

Window Operations 可以设置窗口大小和滑动窗口间隔来动态的获取当前 Streaming 的状态。

基于窗口的操作会在一个比 StreamingContext 的 batchDuration(批次间隔)更长的时间范围内, 通过整合多个批次的结果, 计算出整个窗口的结果。

如图：

基于窗口的操作需要两个参数:

窗口长度(windowDuration)。控制每次计算最近的多少个批次的数据
滑动间隔(slideDuration)。用来控制对新的 DStream 进行计算的间隔

两者都必须是 StreamingContext 中批次间隔(batchDuration)的整数倍。

每秒发送1个数字:

scala复制代码import java.io.PrintWriter
import java.net.{ServerSocket, Socket}

/**
  * @author donald
  * @date 2021/02/23
  */
object SocketLikeNCWithWindow {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val port = 1521
    val ss = new ServerSocket(port)
    val socket: Socket = ss.accept()
    println("connect to host : " + socket.getInetAddress)
    var i = 0
    // 每秒发送1个数
    while(true) {
      i += 1
      val out = new PrintWriter(socket.getOutputStream)
      out.println(i)
      out.flush()
      Thread.sleep(1000)
    }
  }
}

1）举个栗子一

观察窗口的数据;
观察 batchDuration、windowDuration、slideDuration 三者之间的关系;
使用窗口相关的操作;

scala复制代码import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
  * @author donald
  * @date 2021/02/23
  */
object WindowDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new
        SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName(this.getClass.getCanonicalName)
    // 每 5s 生成一个RDD(mini-batch)
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
    ssc.sparkContext.setLogLevel("error")
    val lines: ReceiverInputDStream[String] =
      ssc.socketTextStream("localhost", 1521)
    lines.foreachRDD{ (rdd, time) =>
      println(s"rdd = ${rdd.id}; time = $time")
      rdd.foreach(value => println(value))
    }
    // 20s 窗口长度(ds包含窗口长度范围内的数据);10s 滑动间隔(多次时间处理一次数据)
    val res1: DStream[String] = lines.reduceByWindow(_ + " " + _,
      Seconds(20), Seconds(10))
    res1.print()
    val res2: DStream[String] = lines.window(Seconds(20),
      Seconds(10))
    res2.print()
    // 求窗口元素的和
    val res3: DStream[Int] =
      lines.map(_.toInt).reduceByWindow(_+_, Seconds(20), Seconds(10))
    res3.print()
    // 求窗口元素的和
    val res4 = res2.map(_.toInt).reduce(_+_)
    res4.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

2）举个栗子二

热点搜索词实时统计：每隔 10 秒, 统计最近20秒的词出现的次数。

scala复制代码import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
  * @author donald
  * @date 2021/02/23
  */
object HotWordStats {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
      .setMaster("local[2]")
      .setAppName(this.getClass.getCanonicalName)
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(2))
    ssc.sparkContext.setLogLevel("ERROR")
    //设置检查点,检查点具有容错机制。生产环境中应设置到HDFS
    ssc.checkpoint("data/checkpoint/")
    val lines: ReceiverInputDStream[String] =
      ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
    val words: DStream[String] = lines.flatMap(_.split("\\s+"))
    val pairs: DStream[(String, Int)] = words.map(x => (x, 1))
    // 通过reduceByKeyAndWindow算子, 每隔10秒统计最近20秒的词出现的次数
    // 后 3个参数:窗口时间长度、滑动窗口时间、分区
    val wordCounts1: DStream[(String, Int)] =
    pairs.reduceByKeyAndWindow(
      (a: Int, b: Int) => a + b,
      Seconds(20),
      Seconds(10), 2)
    wordCounts1.print
    // 这里需要checkpoint的支持
    val wordCounts2: DStream[(String, Int)] =
      pairs.reduceByKeyAndWindow(
        _ + _,
        _ - _,
        Seconds(20),
        Seconds(10), 2)
    wordCounts2.print
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

（2）`updateStateByKey` 状态跟踪操作

UpdateStateByKey 的主要功能:

为 Streaming 中每一个 Key 维护一份 state 状态, state 类型可以是任意类型的, 可以是自定义对象; 更新函数也可以是自定义的。
通过更新函数对该 key 的状态不断更新, 对于每个新的 batch 而言, Spark Streaming 会在使用 updateStateByKey 的时候为已经存在的 key 进行 state 的状态更新
使用 updateStateByKey 时要开启 checkpoint 功能

流式程序启动后计算 wordcount 的累计值, 将每个批次的结果保存到文件：

scala复制代码import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
  * @author donald
  * @date 2021/02/23
  */
object StateTracker1 {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]")
      .setAppName(this.getClass.getCanonicalName)
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
    ssc.sparkContext.setLogLevel("ERROR")
    ssc.checkpoint("data/checkpoint/")
    val lines: ReceiverInputDStream[String] =
      ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
    val words: DStream[String] = lines.flatMap(_.split("\\s+"))
    val wordDstream: DStream[(String, Int)] = words.map(x => (x,
      1))
    // 定义状态更新函数
    // 函数常量定义,返回类型是Some(Int),表示的含义是最新状态
    // 函数的功能是将当前时间间隔内产生的Key的value集合,加到上一个状态中, 得到最新状态
    val updateFunc = (currValues: Seq[Int], prevValueState:
    Option[Int]) => {
      //通过Spark内部的reduceByKey按key规约,然后这里传入某key当前批次的 Seq,再计算当前批次的总和
      val currentCount = currValues.sum
      // 已累加的值
      val previousCount = prevValueState.getOrElse(0)
      Some(currentCount + previousCount)
    }
    val stateDstream: DStream[(String, Int)] =
      wordDstream.updateStateByKey[Int](updateFunc)
    stateDstream.print()
    // 把DStream保存到文本文件中,会生成很多的小文件。一个批次生成一个目录
    val outputDir = "data/output1"
    stateDstream.repartition(1)
      .saveAsTextFiles(outputDir)
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

统计全局的 key 的状态, 但是就算没有数据输入, 也会在每一个批次的时候返回之前的 key 的状态。

这样的缺点: 如果数据量很大的话, checkpoint 数据会占用较大的存储, 而且效率也不高。

mapWithState : 也是用于全局统计 key 的状态。如果没有数据输入, 便不会返回之前的 key 的状态, 有一点增量的感觉。

这样做的好处是, 只关心那些已经发生的变化的 key, 对于没有数据输入, 则不会返回那些没有变化的 key 的数据。即使数据量很大, checkpoint 也不会像 updateStateByKey 那样, 占用太多的存储。

scala复制代码import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, State, StateSpec, StreamingContext}

/**
  * @author donald
  * @date 2021/02/23
  */
object StateTracker2 {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
      .setMaster("local[*]")
      .setAppName(this.getClass.getCanonicalName)
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(2))
    ssc.sparkContext.setLogLevel("ERROR")
    ssc.checkpoint("data/checkpoint/")
    val lines: ReceiverInputDStream[String] =
      ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
    val words: DStream[String] = lines.flatMap(_.split("\\s+"))
    val wordDStream: DStream[(String, Int)] = words.map(x => (x, 1))
    // 函数返回的类型即为 mapWithState 的返回类型
    // (KeyType, Option[ValueType], State[StateType]) => MappedType
    def mappingFunction(key: String, one: Option[Int], state:
    State[Int]): (String, Int) = {
      val sum: Int = one.getOrElse(0) +
        state.getOption.getOrElse(0)
      state.update(sum)
      (key, sum)
    }
    val spec = StateSpec.function(mappingFunction _)
    val resultDStream: DStream[(String, Int)] =
      wordDStream.mapWithState[Int, (String, Int)](spec)
    resultDStream.cache()
    // 把DStream保存到文本文件中,会生成很多的小文件。一个批次生成一个目录
    val outputDir = "data/output2/"
    resultDStream.repartition(1)
      .saveAsTextFiles(outputDir)
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

本文转载自: 掘金

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