实验5 Spark Structured Streaming编程实践

实验内容和要求

0.结构化流练习任务

0.1 讲义文件源-json数据任务。按照讲义中json数据的生成及分析，复现实验，并适当分析。

• （1）创建程序生成JSON格式的File源测试数据
  • （讲义1000个，本实验只生成200个）

import os
import shutil
import random
import time
TEST_DATA_TEMP_DIR = '/tmp/'
TEST_DATA_DIR = '/tmp/testdata/'
 
ACTION_DEF = ['login', 'logout', 'purchase']
DISTRICT_DEF = ['fujian', 'beijing', 'shanghai', 'guangzhou']
JSON_LINE_PATTERN = '{{"eventTime": {}, "action": "{}", "district": "{}"}}\n‘

# 测试的环境搭建，判断文件夹是否存在，如果存在则删除旧数据，并建立文件夹
def test_setUp():
    if os.path.exists(TEST_DATA_DIR):
        shutil.rmtree(TEST_DATA_DIR, ignore_errors=True)
    os.mkdir(TEST_DATA_DIR) 
# 测试环境的恢复，对文件夹进行清理
def test_tearDown():
    if os.path.exists(TEST_DATA_DIR):
        shutil.rmtree(TEST_DATA_DIR, ignore_errors=True)
 
 
# 生成测试文件
def write_and_move(filename, data):
    with open(TEST_DATA_TEMP_DIR + filename,
              "wt", encoding="utf-8") as f:
        f.write(data)
 
    shutil.move(TEST_DATA_TEMP_DIR + filename,
                TEST_DATA_DIR + filename)
 

if __name__ == "__main__":
    test_setUp()
 	# 这里生成200个文件
    for i in range(200):
        filename = 'e-mall-{}.json'.format(i)
 
        content = ''
        rndcount = list(range(100))
        random.shuffle(rndcount)
        for _ in rndcount:
            content += JSON_LINE_PATTERN.format(
                str(int(time.time())),
                random.choice(ACTION_DEF),
                random	.choice(DISTRICT_DEF))
        write_and_move(filename, content)
 
        time.sleep(1)

• （2）创建程序对数据进行统计

# 导入需要用到的模块
import os
import shutil
from pprint import pprint
 
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import window, asc
from pyspark.sql.types import StructType, StructField
from pyspark.sql.types import TimestampType, StringType
# 定义JSON文件的路径常量（此为本地路径）
TEST_DATA_DIR_SPARK = '/tmp/testdata/'
if __name__ == "__main__":
    # 定义模式，为时间戳类型的eventTime、字符串类型的操作和省份组成
    schema = StructType([
        StructField("eventTime", TimestampType(), True),
        StructField("action", StringType(), True),
        StructField("district", StringType(), True)])
 
    spark = SparkSession \
        .builder \
        .appName("StructuredEMallPurchaseCount") \
        .getOrCreate()
 
    spark.sparkContext.setLogLevel('WARN')
    lines = spark \
        .readStream \
        .format("json") \
        .schema(schema) \
        .option("maxFilesPerTrigger", 100) \
        .load(TEST_DATA_DIR_SPARK)
 
    # 定义窗口
    windowDuration = '1 minutes'
 
    windowedCounts = lines \
        .filter("action = 'purchase'") \
        .groupBy('district', window('eventTime', windowDuration)) \
        .count() \
        .sort(asc('window')) 
	query = windowedCounts \
        .writeStream \
        .outputMode("complete") \
        .format("console") \
        .option('truncate', 'false') \
        .trigger(processingTime="10 seconds") \
        .start()
 
    query.awaitTermination()

• （3）测试运行程序
  

0.2 讲义kafka源，2字母单词分析任务按照讲义要求，复现kafka源实验。

• 0. 安装kafka
  • 下载安装zookeeper（新版kafka自带）
    • 下载地址：https://archive.apache.org/dist/zookeeper/
    • 安装路径：/usr/lcoal/zookeeper
  • 下载安装kafka
    • 下载地址：https://kafka.apache.org/downloads
    • 解压安装路径：/usr/local/kafka
    • （idea运行大概率会报错，解决方法：）在idea终端执行命令：pip install python-kafka
• 1. 启动Kafka
  • 在Linux系统中新建一个终端（记作“Zookeeper终端”），输入下面命令启动Zookeeper服务：
    • cd /usr/local/kafka
    • ./bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
  • 新建第二个终端（记作“Kafka终端”），然后输入下面命令启动Kafka服务：
    • cd /usr/local/kafka
    • ./bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
  • 新建第三个终端（记作“监控输入终端”），执行如下命令监控Kafka收到的文本：
    • cd /usr/local/kafka
    • ./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic wordcount-topic
  • 新建第四个终端（记作“监控输出终端”），执行如下命令监控输出的结果文本：
    • cd /usr/local/kafka
    • ./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic wordcount-result-topic
      
• 2. 编写生产者（Producer）程序

# spark_ss_kafka_producer.py

import string
import random
import time
 
from kafka import KafkaProducer
 
if __name__ == "__main__":
    producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:9092'])
 
    while True:
        s2 = (random.choice(string.ascii_lowercase) for _ in range(2))
        word = ''.join(s2)
        value = bytearray(word, 'utf-8')
 
        producer.send('wordcount-topic', value=value) \
            .get(timeout=10)
 
        time.sleep(0.1)
 

• 3. 编写消费者（Consumer）程序

# spark_ss_kafka_consumer.py

from pyspark.sql import SparkSession
 
if __name__ == "__main__":
    spark = SparkSession \
        .builder \
        .appName("StructuredKafkaWordCount") \
        .getOrCreate()
 
    spark.sparkContext.setLogLevel('WARN') 
 
    lines = spark \
        .readStream \
        .format("kafka") \
        .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \
        .option("subscribe", 'wordcount-topic') \
        .load() \
        .selectExpr("CAST(value AS STRING)")
 
    wordCounts = lines.groupBy("value").count()
  
    query = wordCounts \
        .selectExpr("CAST(value AS STRING) as key", "CONCAT(CAST(value AS STRING), ':', CAST(count AS STRING)) as value") \
        .writeStream \
        .outputMode("complete") \
        .format("kafka") \
        .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \
        .option("topic", "wordcount-result-topic") \
        .option("checkpointLocation", "file:///tmp/kafka-sink-cp") \
        .trigger(processingTime="8 seconds") \
        .start()
 
    query.awaitTermination()

• 在终端中执行运行消费者程序：
  

0.3 讲义socket源，结构化流实现词频统计。按照讲义要求，复现socket源实验。

• 编写文件：StructuredNetworkWordCount.py：

# StructuredNetworkWordCount.py

# 步骤1：导入pyspark模块
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import split
from pyspark.sql.functions import explode

# 步骤2：创建SparkSession对象
# 创建一个SparkSession对象，代码如下：
if __name__ == "__main__":
    spark = SparkSession \
        .builder \
        .appName("StructuredNetworkWordCount") \
        .getOrCreate()
 
    spark.sparkContext.setLogLevel('WARN')

# 步骤3：创建输入数据源
# 创建一个输入数据源，从“监听在本机（localhost）的9999端口上的服务”那里接收文本数据，具体语句如下：
    lines = spark \
        .readStream \
        .format("socket") \
        .option("host", "localhost") \
        .option("port", 9999) \
        .load()

# 步骤4：定义流计算过程
# 有了输入数据源以后，接着需要定义相关的查询语句，具体如下：
    words = lines.select(
        explode(
            split(lines.value, " ")
        ).alias("word")
    )
    wordCounts = words.groupBy("word").count()

# 步骤5：启动流计算并输出结果
# 定义完查询语句后，下面就可以开始真正执行流计算，具体语句如下：
    query = wordCounts \
        .writeStream \
        .outputMode("complete") \
        .format("console") \
        .trigger(processingTime="8 seconds") \
        .start()
 
    query.awaitTermination()

• 启动hadoop：
  • cd /opt/module/hadoop
  • ./sbin/start-dfs.sh
• 新建一个终端（记作“数据源终端”）：
  • nc -lk 9999
• 再新建一个终端（记作“流计算终端”）【idea运行会强制退出 ( - _ - !) _】：
  • cd ~/IdeaProjects/sparkSql/
  • /opt/module/spark/bin/spark-submit StructuredNetworkWordCount.py
• 在“数据源终端”内用键盘不断敲入一行行英文语句：

0.4（不选）使用rate源，评估系统性能。

• 代码文件spark_ss_rate.py

# spark_ss_rate.py
 
from pyspark.sql import SparkSession
 
 
if __name__ == "__main__":
    spark = SparkSession \
        .builder \
        .appName("TestRateStreamSource") \
        .getOrCreate()
 
    spark.sparkContext.setLogLevel('WARN')
 
    lines = spark \
        .readStream \
        .format("rate") \
        .option('rowsPerSecond', 5) \
        .load()
 
    print(lines.schema)
 
    query = lines \
        .writeStream \
        .outputMode("update") \
        .format("console") \
        .option('truncate', 'false') \
        .start()
 
    query.awaitTermination()

• 在Linux终端中执行spark_ss_rate.py
  

1.日志分析任务

1.1通过Socket传送Syslog到Spark日志分析是一个大数据分析中较为常见的场景。

• 实验原理：
  • 在Unix类操作系统里，Syslog广泛被应用于系统或者应用的日志记录中。
  • Syslog通常被记录在本地文件内，比如Ubuntu内为/var/log/syslog文件名，也可以被发送给远程Syslog服务器。
  • Syslog日志内一般包括产生日志的时间、主机名、程序模块、进程名、进程ID、严重性和日志内容。
  • 日志一般会通过Kafka等有容错保障的源发送，本实验为了简化，直接将Syslog通过Socket源发送。
• 实验过程：
  • 新建一个终端，执行如下命令：
  • tail -n+1 -f /var/log/syslog | nc -lk 9988“tail -n+1 -f /var/log/syslog”
    • 表示从第一行开始打印文件syslog的内容
    • “-f”表示如果文件有增加则持续输出最新的内容。
  • 然后，通过管道把文件内容发送到nc程序（nc程序可以进一步把数据发送给Spark）。
  • 如果/var/log/syslog内的内容增长速度较慢，可以再新开一个终端（计作“手动发送日志终端”），手动在终端输入如下内容来增加日志信息到/var/log/syslog内：
  • logger ‘I am a test error log message.

from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext

# 创建SparkContext和StreamingContext
sc = SparkContext(appName="SyslogAnalysis")
ssc = StreamingContext(sc, 1)

# 创建一个DStream，接收来自Socket的数据流
lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9988)

# 在数据流上应用转换和操作
word_counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
                   .map(lambda word: (word, 1)) \
                   .reduceByKey(lambda x, y: x + y)

# 输出结果到控制台
word_counts.pprint()

# 启动StreamingContext
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

1.2对Syslog进行查询

• 由Spark接收nc程序发送过来的日志信息，然后完成以下任务：
  • 统计CRON这个进程每小时生成的日志数，并以时间顺序排列，水印设置为1分钟。
  • 统计每小时的每个进程或者服务分别产生的日志总数，水印设置为1分钟。
  • 输出所有日志内容带error的日志。

from pyspark.sql.functions import window
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, TimestampType

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("LogAnalysis") \
    .getOrCreate()

# 定义日志数据的模式
schema = StructType([
    StructField("timestamp", TimestampType(), True),
    StructField("message", StringType(), True)
])

# 从socket接收日志数据流
logs = spark.readStream \
    .format("socket") \
    .option("host", "localhost") \
    .option("port", 9988) \
    .load()

# 将接收到的日志数据流应用模式
logs = logs.selectExpr("CAST(value AS STRING)") \
    .selectExpr("to_timestamp(value, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') AS timestamp", "value AS message") \
    .select(col("timestamp"), col("message").alias("log_message"))

# 统计CRON进程每小时生成的日志数，并按时间顺序排列
cron_logs = logs.filter(col("log_message").contains("CRON")) \
    .groupBy(window("timestamp", "1 hour")) \
    .count() \
    .orderBy("window")

# 统计每小时每个进程或服务产生的日志总数
service_logs = logs.groupBy(window("timestamp", "1 hour"), "log_message") \
    .count() \
    .orderBy("window")

# 输出所有带有"error"的日志内容
error_logs = logs.filter(col("log_message").contains("error"))

# 设置水印为1分钟
cron_logs = cron_logs.withWatermark("window", "1 minute")
service_logs = service_logs.withWatermark("window", "1 minute")
error_logs = error_logs.withWatermark("timestamp", "1 minute")

# 启动流式处理并输出结果
query_cron_logs = cron_logs.writeStream \
    .outputMode("complete") \
    .format("console") \
    .start()

query_service_logs = service_logs.writeStream \
    .outputMode("complete") \
    .format("console") \
    .start()

query_error_logs = error_logs.writeStream \
    .outputMode("append") \
    .format("console") \
    .start()

# 等待流式处理完成
query_cron_logs.awaitTermination()
query_service_logs.awaitTermination()
query_error_logs.awaitTermination()

2.股市分析任务（进阶任务）

• 数据集采用dj30数据集，见教学平台。
• 实验说明：
  • 本实验将使用两个移动均线策略，短期移动均线为10天，长期移动均线为40天。
  • 当短期移动均线越过长期移动均线时，这是一个买入信号，因为它表明趋势正在向上移动。这就是所谓的黄金交叉。
  • 同时，当短期移动均线穿过长期移动均线下方时，这是一个卖出信号，因为它表明趋势正在向下移动。这就是所谓的死亡交叉。
  • 两种叉形如下图所示:dj30.csv包含了道琼斯工业平均指数25年的价格历史。
• 实验要求：
  • 1.设置流以将数据输入structed streaming。
  • 2.使用structed streaming窗口累计 dj30sum和dj30ct，分别为价格的总和和计数。
  • 3.将这两个structed streaming (dj30sum和dj30ct)分开产生dj30avg，从而创建10天MA和40天MA的移动平均值。
  • 4.比较两个移动平均线(短期移动平均线和长期移动平均线)来指示买入和卖出信号。
    • 您的输出[dj30-feeder只有一个符号的数据:DJI，这是隐含的。
    • 这个问题的输出将是[(<日期>买入DJI)，(<日期>卖出DJI)，等等]。
    • 应该是[(<日期>买入<符号>)，(<日期>卖出<符号>)，等等]的形式。

1.设置流以将数据输入structed streaming。

• 使用pandas进行数据处理

import pandas as pd

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('/usr/local/data/dj30.csv')

# 选择需要的列
selected_data = data[['Long Date', 'Close']]

# 输出数据到控制台
print(selected_data)

# 保存数据到文件
selected_data.to_csv('/usr/local/data/dj.csv', index=False)

• 设置流以将数据输入structed streaming

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("StructuredStreamingExample") \
    .getOrCreate()

# 定义数据模式
schema = StructType([
    StructField("Long Date", StringType()),
    StructField("Close", DoubleType())
])

# 读取数据流
data_stream = spark.readStream \
    .format("csv") \
    .option("header", True) \
    .schema(schema) \
    .load("/usr/local/dj30.csv")

# 处理数据流
processed_stream = data_stream.select("Long Date", "Close")

# 输出到控制台
query = processed_stream.writeStream \
    .format("console") \
    .outputMode("append") \
    .start()

# 等待流处理完成
query.awaitTermination()

2.使用structed streaming窗口累计 dj30sum和dj30ct，分别为价格的总和和计数

3.将这两个structed streaming (dj30sum和dj30ct)分开产生dj30avg，从而创建10天MA和40天MA的移动平均值

4.比较两个移动平均线(短期移动平均线和长期移动平均线)来指示买入和卖出信号。