Structured Streaming

第 1 章 Structured Streaming 概述
从 spark2.0 开始, spark 引入了一套新的流式计算模型: Structured Streaming.
该组件进一步降低了处理数据的延迟时间, 它实现了“有且仅有一次(Exectly Once)” 语义, 可以保证数据被精准消费.
Structured Streaming 基于 Spark SQl 引擎, 是一个具有弹性和容错的流式处理引擎. 使用 Structure Streaming 处理流式计算的方式和使用批处理计算静态数据(表中的数据)的方式是一样的.
随着流数据的持续到达, Spark SQL 引擎持续不断的运行并得到最终的结果. 我们可以使用 Dataset/DataFrame API 来表达流的聚合, 事件-时间窗口(event-time windows), 流-批处理连接(stream-to-batch joins)等等. 这些计算都是运行在被优化过的 Spark SQL 引擎上. 最终, 通过 chekcpoin 和 WALs(Write-Ahead Logs), 系统保证end-to-end exactly-once.
总之, Structured Streaming 提供了快速, 弹性, 容错, end-to-end exactly-once 的流处理, 而用户不需要对流进行推理(比如 spark streaming 中的流的各种转换).
默认情况下, 在内部, Structured Streaming 查询使用微批处理引擎(micro-batch processing engine)处理, 微批处理引擎把流数据当做一系列的小批job(small batch jobs ) 来处理. 所以, 延迟低至 100 毫秒, 从 Spark2.3, 引入了一个新的低延迟处理模型:Continuous Processing, 延迟低至 1 毫秒.

第 2 章 Structure Streaming 快速入门
为了使用最稳定最新的 Structure Streaming, 我们使用最新版本.
本入门案例是从一个网络端口中读取数据, 并统计每个单词出现的数量.
2.1 导入依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
    <version>2.4.3</version>
</dependency>

2.2 具体实现

package com.atguigu.ss

import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQuery
import org.apache.spark.sql.{
   DataFrame, Dataset, SparkSession}

/**
  * Author lzc
  * Date 2019/8/12 10:56 AM
  */
object WordCount1 {
   
    def main(args: Array[String]): Unit = {
   
        // 1. 创建 SparkSession. 因为 ss 是基于 spark sql 引擎, 所以需要先创建 SparkSession
        val spark: SparkSession = SparkSession
            .builder()
            .master("local[*]")
            .appName("WordCount1")
            .getOrCreate()
        import spark.implicits._
        // 2. 从数据源(socket)中加载数据.
        val lines: DataFrame = spark.readStream
            .format("socket") // 设置数据源
            .option("host", "hadoop201")
            .option("port", 9999)
            .load
        
        // 3. 把每行数据切割成单词
        val words: Dataset[String] = lines.as[String].flatMap(_.split("\\W"))
        
        // 4. 计算 word count
        val wordCounts: DataFrame = words.groupBy("value").count()
        
        // 5. 启动查询, 把结果打印到控制台
        val query: StreamingQuery = wordCounts.writeStream
            .outputMode("complete")
            .format("console")
            .start
        query.awaitTermination()
        
        spark.stop()
    }
}

2.3 测试
1.在 hadoop201 启动 socket 服务:

 nc -lk 9999

2.启动 Structured Steaming 程序
输入一些单词, 查看程序的输出结果:

2.4 代码说明
1.DataFrame lines 表示一个“无界表(unbounded table)”, 存储着流中所有的文本数据. 这个无界表包含列名为value的一列数据, 数据的类型为String, 而且在流式文本数据中的每一行(line)就变成了无界表中的的一行(row). 注意, 这时我们仅仅设置了转换操作, 还没有启动它, 所以现在还没有收到任何数据
2.紧接着我们把 DateFrame 通过 .as[String] 变成了 DataSet, 所以我们可以切割每行为多个单词.得到的 words DataSet包含了所有的单词.
3.最后, 我们通过value(每个唯一的单词)进行分组得到wordCounts DataFrame, 并且统计每个单词的个数. 注意, wordCounts是一个流式DataFrame, 它表示流中正在运行的单词数(the running word counts of the stream).
4.我们必须在流式数据(streaming data)上启动查询. 剩下的实际就是开始接收数据和计算个数. 为此, 当数据更新的时候, 我们通过outputMode(“complete”)来打印完整的计数集到控制台, 然后通过.start来启动流式计算.
5.代码执行之后, 流式计算将会在后台启动. 查询对象(query: StreamingQuery)可以激活流式查询(streaming query), 然后通过awaitTermination()来等待查询的终止,从而阻止查询激活之后进程退出.

第 3 章 Structured Streaming 编程模型
Structured Streaming 的核心思想是:把持续不断的流式数据当做一个不断追加的表.
这使得新的流式处理模型同批处理模型非常相像. 我们可以表示我们的流式计算类似于作用在静态数表上的标准批处理查询, spark 在一个无界表上以增量查询的方式来运行.

3.1 基本概念
3.1.1 输入表
把输入数据流当做输入表(Input Table). 到达流中的每个数据项(data item)类似于被追加到输入表中的一行.

3.1.2 结果表
作用在输入表上的查询将会产生“结果表(Result Table)”. 每个触发间隔(trigger interval, 例如 1s), 新行被追加到输入表, 最终会更新结果表. 无论何时更新结果表, 我们都希望将更改的结果行写入到外部接收器(external sink)

3.1.3 输出
输出(Output)定义为写到外部存储. 输出模式(outputMode)有 3 种:
1.Complete Mode 整个更新的结果表会被写入到外部存储. 存储连接器负责决定如何处理整个表的写出(类似于 spark streaming 中的有转态的转换).
2.Append Mode 从上次触发结束开始算起, 仅仅把那些新追加到结果表中的行写到外部存储(类似于无状态的转换). 该模式仅适用于不会更改结果表中行的那些查询. (如果有聚合操作, 则必须添加 wartemark, 否则不支持此种模式)
3.Update Mode 从上次触发结束开始算起, 仅仅在结果表中更新的行会写入到外部存储. 此模式从 2.1.1 可用. 注意, Update Mode 与 Complete Mode 的不同在于 Update Mode 仅仅输出改变的那些行. 如果查询不包括聚合操作, 则等同于 Append Mode
3.1.4 快速入门代码的再次说明
lines DataFrame是“输入表”, wordCounts DataFrame 是“结果表”, 从输入表到结果表中间的查询同静态的 DataFrame 是一样的. 查询一旦启动, Spark 会持续不断的在 socket 连接中检测新的数据, 如果其中有了新的数据, Spark 会运行一个增量(incremental)查询, 这个查询会把前面的运行的 count 与新的数据组合在一起去计算更新后的 count.

注意, Structured Streaming 不会实现整个表. 它从流式数据源读取最新的可用数据, 持续不断的处理这些数据, 然后更新结果, 并且会丢弃原始数据. 它仅保持最小的中间状态的数据, 以用于更新结果(例如前面例子中的中间counts)

3.2 处理事件-时间和延迟数据(Handling Event-time and Late Data)
Structured streaming 与其他的流式引擎有很大的不同. 许多系统要求用户自己维护运行的聚合, 所以用户自己必须推理数据的一致性(at-least-once, or at-most-once, or exactly-once). 在Structured streaming模型中, 当有新数据的时候, spark 负责更新结果表, 从而减轻了用户的推理工作.
我们来看下个模型如何处理基于事件时间的处理和迟到的数据。
Event-time 是指嵌入到数据本身的时间, 或者指数据产生的时间. 对大多数应用程序来说, 我们想基于这个时间去操作数据. 例如, 如果我们获取 IoT(Internet of Things) 设备每分钟产生的事件数, 我们更愿意使用数据产生时的时间(event-time in the data), 而不是 spark 接收到这些数据时的时间.
在这个模型中, event-time 是非常自然的表达. 来自设备的每个时间都是表中的一行, event-time 是行中的一列. 允许基于窗口的聚合(例如, 每分钟的事件数)仅仅是 event-time 列上的特殊类型的分组（grouping）和聚合（aggregation）: 每个时间窗口是一个组，并且每一行可以属于多个窗口/组。因此，可以在静态数据集和数据流上进行基于事件时间窗口（ event-time-window-based）的聚合查询，从而使用户操作更加方便。
此外, 该模型也可以自然的处理晚于 event-time 的数据, 因为spark 一直在更新结果表, 所以它可以完全控制更新旧的聚合数据，或清除旧的聚合以限制中间状态数据的大小。
自 Spark 2.1 起，开始支持 watermark 来允许用于指定数据的超时时间（即接收时间比 event-time 晚多少），并允许引擎相应的清理旧状态。

3.3 容错语义
提供端到端的exactly-once语义是 Structured Streaming 设计的主要目标. 为了达成这一目的, spark 设计了结构化流数据源, 接收器和执行引擎(Structured Streaming sources, the sinks and the execution engine)以可靠的跟踪处理的进度, 以便能够对任何失败能够重新启动或者重新处理.
每种流数据源假定都有 offsets(类似于 Kafka offsets) 用于追踪在流中的读取位置. 引擎使用 checkpoint 和 WALs 来记录在每个触发器中正在处理的数据的 offset 范围. 结合可重用的数据源(replayable source)和幂等接收器(idempotent sink), Structured Streaming 可以确保在任何失败的情况下端到端的 exactly-once 语义.

第 4 章操作Streaming DataFrame 和 Streaming DataSet
使用 Structured Streaming 最重要的就是对 Streaming DataFrame 和 Streaming DataSet 进行各种操作.
从 Spark2.0 开始, DataFrame 和 DataSet 可以表示静态有界的表, 也可以表示流式无界表.
与静态 Datasets/DataFrames 类似，我们可以使用公共入口点 SparkSession 从流数据源创建流式 Datasets/DataFrames，并对它们应用与静态 Datasets/DataFrames 相同的操作。
通过spark.readStream()得到一个DataStreamReader对象, 然后通过这个对象加载流式数据源, 就得到一个流式的 DataFrame.

spark 内置了几个流式数据源, 基本可以满足我们的所有需求.
1.File source 读取文件夹中的文件作为流式数据. 支持的文件格式: text, csv, josn, orc, parquet. 注意, 文件必须放置的给定的目录中, 在大多数文件系统中, 可以通过移动操作来完成.
2.kafka source 从 kafka 读取数据. 目前兼容 kafka 0.10.0+ 版本
3.socket source 用于测试. 可以从 socket 连接中读取 UTF8 的文本数据. 侦听的 socket 位于驱动中. 注意, 这个数据源仅仅用于测试.
4.rate source 用于测试. 以每秒指定的行数生成数据，每个输出行包含一个 timestamp 和 value。其中 timestamp 是一个 Timestamp类型(信息产生的时间)，并且 value 是 Long 包含消息的数量. 用于测试和基准测试.

4.1 socket source
具体案例参考前面的快速入门

4.2 file source
4.2.1 读取普通文件夹内的文件

package com.atguigu.ss

import org.apache.spark.sql.streaming.{
   StreamingQuery, Trigger}
import org.apache.spark.sql.types.{
   LongType, StringType, StructType}
import org.apache.spark.sql.{
   DataFrame, SparkSession}

/**
  * Author lzc
  * Date 2019/8/13 9:01 AM
  */
object ReadFromFile {
   
    def main(args: Array[String]): Unit = {
   
        val spark: SparkSession = SparkSession
            .builder()
            .master("local[*]")
            .appName("ReadFromFile")
            .getOrCreate()
        
        // 定义 Schema, 用于指定列名以及列中的数据类型
        val userSchema: StructType = new StructType().add("name", StringType).add("age", LongType).add("job", StringType)
        val user: DataFrame = spark.readStream
            .format("csv")
            .schema(userSchema)
            .load("/Users/lzc/Desktop/csv")  // 必须是目录, 不能是文件名
        
        val query: StreamingQuery = user.writeStream
            .outputMode("append")
            .trigger(Trigger.ProcessingTime(0)) // 触发器 数字表示毫秒值. 0 表示立即处理
            .format("console")
            .start()
        query.awaitTermination()
    }
}
注意:
前面获取user的代码也可以使用下面的替换:
val user: DataFrame = spark.readStream
            .schema(userSchema)
            .csv("/Users/lzc/Desktop/csv")

4.2.2 读取自动分区的文件夹内的文件
当文件夹被命名为 “key=value” 形式时, Structured Streaming 会自动递归遍历当前文件夹下的所有子文件夹, 并根据文件名实现自动分区.
如果文件夹的命名规则不是“key=value”形式, 则不会触发自动分区. 另外, 同级目录下的文件夹的命名规则必须一致.
步骤 1: 创建如下目录结构

文件内容:

user1.csv
lisi,male,18
zhiling,female,28
user2.csv
lili,femal,19
fengjie,female,40

步骤 2: 创建如下代码

package com.atguigu.ss

import org.apache.spark.sql.streaming.{
   StreamingQuery, Trigger}
import org.apache.spark.sql.types.{
   IntegerType, LongType, StringType, StructType}
import org.apache.spark.sql.{
   DataFrame, SparkSession}

/**
  * Author lzc
  * Date 2019/8/13 9:01 AM
  */
object ReadFromFile2 {
   
    def main(args: Array[String]): Unit = {
   
        val spark: SparkSession = SparkSession
            .builder()
            .master("local[*]")
            .appName("ReadFromFile")
            .getOrCreate()
        
        // 定义 Schema, 用于指定列名以及列中的数据类型
        val userSchema: StructType = new StructType().add("name", StringType).add("sex", StringType).add("age", IntegerType)
        
        val user: DataFrame = spark.readStream
            .schema(userSchema)
            .csv("/Users/lzc/Desktop/csv")
        
        val query: StreamingQuery = user.writeStream
            .outputMode("append")
            .trigger(Trigger.ProcessingTime(0)) // 触发器 数字表示毫秒值. 0 表示立即处理
            .format("console")
            .start()
        query.awaitTermination()
    }
}

4.3 Kafka source
参考文档: http://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-kafka-integration.html
导入依赖:

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql-kafka-0-10_2.12</artifactId>
    <version>2.4.3</version>
</dependency

4.3.1 以 Streaming 模式创建 Kafka 工作流

package com.atguigu.ss

import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger
import org.apache.spark.sql.{
   DataFrame, SparkSession}

/**
  * Author lzc
  * Date 2019/8/13 10:23 AM
  */
object KafkaSourceDemo {
   
    def main(args: Array[String]): Unit = {
   
        val spark: SparkSession = SparkSession
            .builder()
            .master("local[*]")
            .appName("KafkaSourceDemo")
            .getOrCreate()
        
        // 得到的 df 的 schema 是固定的: key,value,topic,partition,offset,timestamp,timestampType
        val df: DataFrame = spark.readStream
            .format("kafka") // 设置 kafka 数据源
            .option("kafka.bootstrap.servers", "hadoop201:9092,hadoop202:9092,hadoop203:9092")
            .option("subscribe", "topic1") // 也可以订阅多个主题:   "topic1,topic2"
            .load
        
        
        df.writeStream
            .outputMode("update")
            .format("console")
            .trigger(Trigger.Continuous(1000))
            .start
            .awaitTermination()
        
        
    }
}

package com.atguigu.ss

import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger
import org.apache.spark.sql.{
   DataFrame, Dataset, SparkSession}

/**
  * Author lzc
  * Date 2019/8/13 10:23 AM
  */
object KafkaSourceDemo2 {
   
    def main(args: Array[String]): Unit = {
   
        val spark: SparkSession = SparkSession
            .builder()
            .master("local[*]")
            .appName("KafkaSourceDemo")
            .getOrCreate()
        import spark.implicits._
        // 得到的 df 的 schema 是固定的: key,value,topic,partition,offset,timestamp,timestampType
        val lines: Dataset[String] = spark.readStream
            .format("kafka") // 设置 kafka 数据源
            .option("kafka.bootstrap.servers", "hadoop201:9092,hadoop202:9092,hadoop203:9092")
            .option("subscribe", "topic1") // 也可以订阅多个主题:   "topic1,topic2"
            .load
            .selectExpr("CAST(value AS 26)")
            .as[String]
        val query: DataFrame = lines.flatMap(_.split("\\W+")).groupBy("value").count()
        query.writeStream
            .outputMode("complete")
            .format("console")
            .option("checkpointLocation", "./ck1")  // 下次启动的时候, 可以从上次的位置开始读取
            .start
            .awaitTermination()
    }
}

4.3.2 通过 Batch 模式创建 Kafka 工作流
这种模式一般需要设置消费的其实偏移量和结束偏移量, 如果不设置 checkpoint 的情况下, 默认起始偏移量 earliest, 结束偏移量为 latest.
该模式为一次性作业(批处理), 而非持续性的处理数据.

package com.atguigu.ss

import org.apache.spark.sql.{
   DataFrame, Dataset, SparkSession}

/**
  * Author lzc
  * Date 2019/8/13 10:23 AM
  */
object KafkaSourceDemo3 {
   
    def main(args: Array[String]): Unit = {
   
        val spark: SparkSession = SparkSession
            .builder()
            .master("local[*]")
            .appName("KafkaSourceDemo")
            .getOrCreate()
        import spark.implicits._
        
        val lines: Dataset[String] = spark.read  // 使用 read 方法,而不是 readStream 方法
            .format("kafka") // 设置 kafka 数据源
            .option("kafka.bootstrap.servers", "hadoop201:9092,hadoop202:9092,hadoop203:9092")
            .option("subscribe", "topic1")
            .option("startingOffsets", "earliest")
            .option("endingOffsets", "latest")
            .load
            .selectExpr("CAST(value AS STRING)")
            .as[String]
        
        val query: DataFrame = lines.flatMap(_.split("\\W+")).groupBy("value").count()
        
        query.write   // 使用 write 而不是 writeStream
            .format("console")
            .save()
    }
}

4.4 Rate Source
以固定的速率生成固定格式的数据, 用来测试 Structured Streaming 的性能.

package com.atguigu.ss

import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger
import org.apache.spark.sql.{
   DataFrame, SparkSession}

/**
  * Author lzc
  * Date 2019/8/13 11:42 AM
  */
object RateSourceDemo {
   
    def main(args: Array[String]): Unit = {
   
        val spark: SparkSession = SparkSession
            .builder()
            .master("local[*]")
            .appName("RateSourceDemo")
            .getOrCreate()
        
        val rows: DataFrame = spark.readStream
            .format("rate") // 设置数据源为 rate
            .option("rowsPerSecond", 10) // 设置每秒产生的数据的条数, 默认是 1
            .option("rampUpTime", 1) // 设置多少秒到达指定速率 默认为 0
            .option("numPartitions", 2) /// 设置分区数  默认是 spark 的默认并行度
            .load
        
        rows.writeStream
            .outputMode("append")
            .trigger(Trigger.Continuous(1000))
            .format("console")
            .start()
            .awaitTermination()
    }
}

第 5 章操作 Streaming DataFrame/Streaming DataSet

我们可以在streaming DataFrames/Datasets上应用各种操作.
主要分两种: 1. 直接执行 sql 2. 特定类型的 api(DSL)
5.1 基本操作
Most of the common operations on DataFrame/Dataset are supported for streaming. 在 DF/DS 上大多数通用操作都支持作用在 Streaming DataFrame/Streaming DataSet 上
一会要处理的数据 people.json 内容:

{
   "name": "Michael","age": 29,"sex": "female"}
{
   "name": "Andy","age": 30,"sex": "male"}
{
   "name": "Justin","age": 19,"sex": "male"}
{
   "name": "Lisi","age": 18,"sex": "male"}
{
   "name": "zs","age": 10,"sex": "female"}
{
   "name": "zhiling","age": 40,"sex": "female"}

弱类型 api(了解)

package com.atguigu.ss

import org.apache.spark.sql.types.{
   IntegerType, LongType, StringType, StructType}
import org.apache.spark.sql.{
   DataFrame, SparkSession}

/**
  * Author lzc
  * Date 2019/8/13 2:08 PM
  */
object BasicOperation {
   
    def main(args: Array[String]): Unit = {
   
        val spark: SparkSession = SparkSession
            .builder()
            .master("local[*]")
            .appName("BasicOperation")
            .getOrCreate()
        val peopleSchema: StructType = new StructType()
            .add("name", StringType)
            .add("age", LongType)
            .add("sex", StringType)
        val peopleDF: DataFrame = spark.readStream
            .schema(peopleSchema)
            .json("/Users/lzc/Desktop/data")
        
        
        val df: DataFrame = peopleDF.select("name","age", "sex").where("age > 20") // 弱类型 api
        df.writeStream
            .outputMode("append")
            .format("console")
            .start
            .awaitTermination()
    }
}

强类型 api(了解)

package com.atguigu.ss

import org.apache.spark.sql.types.{
   LongType, StringType, StructType}
import org.apache.spark.sql.{
   DataFrame, Dataset, SparkSession}

/**
  * Author lzc
  * Date 2019/8/13 2:08 PM
  */
object BasicOperation2 {
   
    def main(args: Array[String]): Unit = {
   
        val spark: SparkSession = SparkSession
            .builder()
            .master("local[*]")
            .appName("BasicOperation")
            .getOrCreate()
        import spark.implicits._
        
        val peopleSchema: StructType = new StructType()
            .add("name", StringType)
            .add("age", LongType)
            .add("sex", StringType)
        val peopleDF: DataFrame = spark.readStream
            .schema(peopleSchema)
            .json("/Users/lzc/Desktop/data")
        
        val peopleDS: Dataset[People] = peopleDF.as[People] // 转成 ds
        
        
        val df: Dataset[String] = peopleDS.filter(_.age > 20).map(_.name)
        df.writeStream
            .outputMode("append")
            .format("console")
            .start
            .awaitTermination()
        
        
    }
}

case class People(name: String, age: Long, sex: String)

直接执行 sql(重要)

package com.atguigu.ss

import org.apache.spark.sql.types.{
   LongType, StringType, StructType}
import org.apache.spark.sql.{
   DataFrame, Dataset, SparkSession}

/**
  * Author lzc
  * Date 2019/8/13 2:08 PM
  */
object BasicOperation3 {
   
    def main(args: Array[String]): Unit = {
   
        val spark: SparkSession = SparkSession
            .builder()
            .master("local[*]")
            .appName("BasicOperation")
            .getOrCreate()
        import spark.implicits._
        
        val peopleSchema: StructType = new StructType()
            .add("name", StringType)
            .add("age", LongType)
            .add("sex", StringType)
        val peopleDF: DataFrame = spark.readStream
            .schema(peopleSchema)
            .json("/Users/lzc/Desktop/data")
        
        peopleDF.createOrReplaceTempView("people") // 创建临时表
        val df: DataFrame = spark.sql

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