Structured-Streaming>实战

文章目录

1.创建Source
- 1.1.读取Socket数据
- 1.2.读取目录下文本数据
2.计算操作
3.输出
- 3.1output mode
- 3.2output sink

1.创建Source

spark 2.0中初步提供了一些内置的source支持。
Socket source (for testing): 从socket连接中读取文本内容。
File source: 以数据流的方式读取一个目录中的文件。支持text、csv、json、parquet等文件类型。
Kafka source: 从Kafka中拉取数据,与0.10或以上的版本兼容，后面单独整合Kafka

1.1.读取Socket数据

●首先在linux服务器上安装nc工具
yum install -y nc
●启动一个服务端并开放9999端口,等一下往这个端口发数据
nc -lk 9999
发送数据

hadoop spark sqoop hadoop spark hive hadoop

●代码演示

package cn.itcast.structedstreaming

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

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
  
    //1.创建SparkSession,因为StructuredStreaming的数据模型也是DataFrame/DataSet
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    //设置日志级别
    sc.setLogLevel("WARN")
    
    //2.接收数据
    val dataDF: DataFrame = spark.readStream
      .option("host", "node01")
      .option("port", 9999)
      .format("socket")
      .load()
      
    //3.处理数据
    import spark.implicits._
    val dataDS: Dataset[String] = dataDF.as[String]
    //对数据进行拆分
    val wordDS: Dataset[String] = dataDS.flatMap(_.split(" "))
     //计算单词的数量   DSL(类似sql)计算 (计算得到的结果映射为另一张表.)
    val result: Dataset[Row] = wordDS.groupBy("value").count().sort($"count".desc)
    //result.show()
    //Queries with streaming sources must be executed with writeStream.start();
    
    //4 计算结果输出
    result.writeStream
      .format("console")//往控制台写
      .outputMode("complete")//每次将所有的数据写出
      .trigger(Trigger.ProcessingTime(0))//触发时间间隔,0表示尽可能的快
      //.option("checkpointLocation","./ckp")//设置checkpoint目录,socket不支持数据恢复,所以第二次启动会报错,需要注掉
      .start()//开启
      .awaitTermination()//等待停止
  }
}

1.2.读取目录下文本数据

spark应用可以监听某一个目录，而web服务在这个目录上实时产生日志文件，这样对于spark应用来说，日志文件就是实时数据
Structured Streaming支持的文件类型有text，csv，json，parquet

准备工作
在people.json文件输入如下数据:

{"name":"json","age":23,"hobby":"running"}
{"name":"charles","age":32,"hobby":"basketball"}
{"name":"tom","age":28,"hobby":"football"}
{"name":"lili","age":24,"hobby":"running"}
{"name":"bob","age":20,"hobby":"swimming"}

注意:文件必须是被移动到目录中的，且文件名不能有特殊字符

需求
使用Structured Streaming统计年龄小于25岁的人群的爱好排行榜

代码演示

package cn.itcast.structedstreaming

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger
import org.apache.spark.sql.types.StructType
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}
/**
  * {"name":"json","age":23,"hobby":"running"}
  * {"name":"charles","age":32,"hobby":"basketball"}
  * {"name":"tom","age":28,"hobby":"football"}
  * {"name":"lili","age":24,"hobby":"running"}
  * {"name":"bob","age":20,"hobby":"swimming"}
  * 统计年龄小于25岁的人群的爱好排行榜
  */
object WordCount2 {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建SparkSession,因为StructuredStreaming的数据模型也是DataFrame/DataSet
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    //设置日志级别
    sc.setLogLevel("WARN")
 
  //读取数据  设置数据的结构
    val Schema: StructType = new StructType()
      .add("name","string")
      .add("age","integer")
      .add("hobby","string")
      
    //2.接收数据
    import spark.implicits._
    // Schema must be specified when creating a streaming source DataFrame.
    val dataDF: DataFrame =spark.readStream.schema(Schema).json("D:\\data\\spark\\data")
    
    //3.处理数据  计算数据  统计年龄小于25岁的人群的爱好排行榜
    val result: Dataset[Row] = dataDF.filter($"age" < 25).groupBy("hobby").count().sort($"count".desc)
    
    //4.输出结果
    result.writeStream
      .format("console")//往控制台写
      .outputMode("complete")//每次将所有的数据写出
      .trigger(Trigger.ProcessingTime(0))//触发时间间隔,0表示尽可能的快
      .start()//开启
      .awaitTermination()//等待停止
  }
}

2.计算操作

获得到Source之后的基本数据处理方式和之前学习的DataFrame、DataSet一致

3.输出

计算结果可以选择输出到多种设备并进行如下设定

1.output mode：以哪种方式将result table的数据写入sink
2.format/output sink的一些细节：数据格式、位置等。
3.query name：指定查询的标识。类似tempview的名字
4.trigger interval：触发间隔，如果不指定，默认会尽可能快速地处理数据
5.checkpoint地址：一般是hdfs上的目录。

注意：Socket不支持数据恢复，如果设置了，第二次启动会报错 ,Kafka支持

3.1output mode

在这里插入图片描述
每当结果表更新时，我们都希望将更改后的结果行写入外部接收器。
这里有三种输出模型:

1.Append mode:输出新增的行，默认模式。每次更新结果集时，只将新添加到结果集的结果行输出到接收器。仅支持添加到结果表中的行永远不会更改的查询。因此，此模式保证每行仅输出一次。例如，仅查询select，where，map，flatMap，filter，join等会支持追加模式。不支持聚合
2.Complete mode: 所有内容都输出，每次触发后，整个结果表将输出到接收器。聚合查询支持此功能。仅适用于包含聚合操作的查询。
3.Update mode: 输出更新的行，每次更新结果集时，仅将被更新的结果行输出到接收器(自Spark 2.1.1起可用)，不支持排序

3.2output sink

在这里插入图片描述

使用说明
File sink 输出到路径
支持parquet文件,以及append模式

writeStream
    .format("parquet")        // can be "orc", "json", "csv", etc.
    .option("path", "path/to/destination/dir")
    .start()

Kafka sink 输出到kafka内的一到多个topic

writeStream
    .format("kafka")
    .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
    .option("topic", "updates")
    .start()

Foreach sink 对输出中的记录运行任意计算。

writeStream
    .foreach(...)
    .start()

Console sink (for debugging) 当有触发器时，将输出打印到控制台。

writeStream
    .format("console")
    .start()

Memory sink (for debugging) - 输出作为内存表存储在内存中.

writeStream
    .format("memory")
    .queryName("tableName")
    .start()

●官网示例代码

// ========== DF with no aggregations ==========
val noAggDF = deviceDataDf.select("device").where("signal > 10")   
// Print new data to console
noAggDF.writeStream.format("console").start()
// Write new data to Parquet files
noAggDF.writeStream.format("parquet").option("checkpointLocation", "path/to/checkpoint/dir").option("path", "path/to/destination/dir").start()
// ========== DF with aggregation ==========
val aggDF = df.groupBy("device").count()
// Print updated aggregations to console
aggDF.writeStream.outputMode("complete").format("console").start()
// Have all the aggregates in an in-memory table
aggDF.writeStream.queryName("aggregates").outputMode("complete").format("memory").start()
spark.sql("select * from aggregates").show()   // interactively query in-memory table