1.流计算基本概念

• Structured Streaming: 结构化流计算

流计算(Streaming)和批计算(Batch)

• 批计算(或批处理)，处理离线的数据，单次处理数据量大，速度较慢
• 流计算(或流处理)，处理在线的实时数据，单次处理数据量小，速度较快

Spark Streaming 和 Spark Structured Streaming

• Spark2.0前期版本主推的流计算模块为Spark Streaming，目前主推Structured Streaming
• Spark Streaming 建立在RDD上，其数据结构为DStream
• Structured Streaming 建立在SparkSQL上，其数据结构为DataFrame，大部分API支持流计算，另外SparkSQL也具备自动优化，所以性能更佳

案例说明

• 先通过make_streaming_data.py构造虚拟的实时交易数据
• 再通过流计算来处理实时的交易数据

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import types as T
from pyspark.sql import functions as F
import time


# partitions分区数量
# parallelism并行的任务数量
spark = SparkSession.builder \
    .appName("structured streaming") \
    .config("spark.sql.shuffle.partitions", "4") \
    .config("spark.default.parallelism", "4") \
    .config("master", "local[4]") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()
sc = spark.sparkContext

2.定义表架构

# 定义流计算的DataFrame表架构
user_id = T.StructField("user_id", T.IntegerType())
quantity = T.StructField("quantity", T.IntegerType())
price = T.StructField("price", T.IntegerType())
order_time = T.StructField("order_time", T.StringType())
schema = T.StructType([user_id, quantity, price, order_time])

3.make_streaming_data

import os
import shutil
import time
import random
import datetime
import json

path = "./data/streaming_input"
# 如存在则删除
if os.path.exists(path):
    shutil.rmtree(path)
# 创建目录
os.makedirs(path)

for i in range(100):
    user_id = random.choice(range(1, 4))
    quantity = random.choice(range(10, 100))
    price = random.choice(range(100, 1000))
    order_time = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
    data = {
        "user_id": user_id,
        "quantity": quantity,
        "price": price,
        "order_time": order_time
    }

    file = os.path.join(path, str(i)+".json")
    with open(file, "w") as f:
        json.dump(data, f)
    time.sleep(5)

4.读取流数据

# 流计算的输入目录，即流数据源
input_dir = "data/streaming_input"

df = spark.readStream.schema(schema).json(input_dir)
df.printSchema()
'''
root
 |-- user_id: integer (nullable = true)
 |-- quantity: integer (nullable = true)
 |-- price: integer (nullable = true)
 |-- order_time: string (nullable = true)
'''
# 必须使用start()执行具有流数据源的查询
# df.show()

5.输出到文件

• 必须设置检查点目录checkpointLocation
• 在代码 make_streaming_data 没执行完之前运行，输出的数据会随之变化

# 流计算的输出目录
output_dir = "data/streaming_output"
# 流计算的检查点目录：避免数据重复处理
checkpoint = "data/checkpoint"

stream = df.writeStream.format('csv').option('checkpointLocation', checkpoint).option('path', output_dir).start()

# 运行 20 秒
time.sleep(20)

# 终止流计算
stream.stop()

6.输出到控制台

• Jupyter Notebook（命令行窗口）

total = df.groupBy('user_id').sum('quantity')
# outputMode 调整输出模式 complete 完整数据
stream = total.writeStream.outputMode('complete').format('console').start()

# 运行 20 秒
time.sleep(20)

# 终止流计算
stream.stop()

7.输出到内存

stream = df.writeStream.queryName('hive_table').outputMode('append').format('memory').start()

sql = 'select user_id, sum(quantity) from hive_table group by user_id'
total = spark.sql(sql)
total.show()

# 手动终止流计算
stream.stop()