第85课：基于HDFS的SparkStreaming案例实战和内幕源码解密

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一：Spark集群开发环境准备

1. 启动HDFS，如下图所示：

通过web端查看节点正常启动，如下图所示：

2.启动Spark集群，如下图所示：

通过web端查看集群启动正常，如下图所示：

3.启动start-history-server.sh，如下图所示：

二：HDFS的SparkStreaming案例实战（代码部分）

package com.dt.spark.SparkApps.sparkstreaming;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.SparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.*;
import scala.Tuple2;
import java.util.Arrays;

/**
 * Created by Jonson on 2016/4/17.
 */
public class SparkStreamingOnHDFS {
    public static void main(String[] args){
        /**
         * 第一步：配置SparkConf
         * 1. 至少两条线程：
         * 因为Spark Streaming应用程序在运行的时候，至少有一条线程用于不断的循环接收数据，
         * 并且至少有一条线程用于处理接收的数据（否则的话无法有线程用于处理数据，随着时间的推移，内存和磁盘都不堪重负）
         * 2. 对于集群而言，每个Executor一般而言肯定不止一个线程，对于处理Spark Streaming的应用程序而言，每个Executor一般
         * 分配多少个Core合适呢？根据我们过去的经验，5个左右的core是最佳的（分配为奇数个Core为最佳）。
         */
        final SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("spark://Master:7077").setAppName("SparkOnStreamingOnHDFS");
        /**
         * 第二步：创建SparkStreamingContext，这个是Spark Streaming应用程序所有功能的起始点和程序调度的核心
         * 1，SparkStreamingContext的构建可以基于SparkConf参数，也可以基于持久化SparkStreamingContext的内容
         * 来恢复过来(典型的场景是Driver崩溃后重新启动，由于Spark Streaming具有连续7*24小时不间断运行的特征，
         * 所有需要在Driver重新启动后继续上一次的状态，此时状态的恢复需要基于曾经的checkpoint)
         * 2，在一个Spark Streaming应用程序中可以创建若干个SparkStreamingContext对象，使用下一个SparkStreamingContext
         * 之前需要把前面正在运行的SparkStreamingContext对象关闭掉，由此，我们获得一个重大启发：SparkStreamingContext
         * 是Spark core上的一个应用程序而已，只不过Spark Streaming框架箱运行的话需要Spark工程师写业务逻辑
         */
//        JavaStreamingContext jsc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5));//Durations.seconds(5)设置每隔5秒

        final String checkpointDirectory = "hdfs://Master:9000/library/SparkStreaming/Checkpoint_Data";
        JavaStreamingContextFactory factory = new JavaStreamingContextFactory() {
            @Override
            public JavaStreamingContext create() {
                return createContext(checkpointDirectory,conf);
            }
        };
        /**
         * 可以从失败中恢复Driver，不过还需要制定Driver这个进程运行在Cluster，并且提交应用程序的时候
         * 指定 --supervise;
         */
        JavaStreamingContext jsc = JavaStreamingContext.getOrCreate(checkpointDirectory, factory);
        /**
         * 现在是监控一个文件系统的目录
         * 此处没有Receiver，Spark Streaming应用程序只是按照时间间隔监控目录下每个Batch新增的内容(把新增的)
         * 作为RDD的数据来源生成原始的RDD
         */
        //指定从HDFS中监控的目录
        JavaDStream lines = jsc.textFileStream("hdfs://Master:9000/library/SparkStreaming/Data");
        /**
         * 第四步：接下来就像对于RDD编程一样基于DStreaming进行编程！！！
         * 原因是：
         *  DStreaming是RDD产生的模板（或者说类）。
         *  在Spark Streaming具体发生计算前其实质是把每个batch的DStream的操作翻译成对RDD的操作！！
         *  对初始的DStream进行Transformation级别的处理，例如Map,filter等高阶函数的编程，来进行具体的数据计算。
         *  第4.1步：将每一行的字符串拆分成单个单词
         */
        JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String,String>() {
            public Iterable<String> call(String line) throws Exception {
                return Arrays.asList(line.split(" "));
            }
        });
        /**
         * 第4.2步：对初始的JavaRDD进行Transformation级别的处理，例如map，filter等高阶函数等的编程，来进行具体的数据计算
         * 在4.1的基础上，在单词拆分的基础上对每个单词实例计数为1，也就是word => (word,1)
         */
        JavaPairDStream<String,Integer> pairs  = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
            public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception {
                return new Tuple2<String,Integer>(word,1);
            }
        });
        /**
         * 第4.3步：在每个单词实例计数的基础上统计每个单词在文件中出现的总次数
         */
        JavaPairDStream<String,Integer> wordscount = pairs.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
                return v1 + v2;
            }
        });
        /**
         * 此处的print并不会直接触发Job的执行，因为现在的一切都是在Spark Streaming框架控制下的，对于Spark而言具体是否
         * 触发真正的Job运行是基于设置的Duration时间间隔的
         * 一定要注意的是：Spark Streaming应用程序要想执行具体的Job，对DStream就必须有output Stream操作，
         * output Stream有很多类型的函数触发，例如：print，saveAsTextFile,saveAsHadoopFiles等，其实最为重要的一个方法是
         * foraeachRDD，因为Spark Streaming处理的结果一般都会放在Redis，DB，DashBoard等上面，foreachRDD主要就是用来完成这些
         * 功能的，而且可以随意的自定义具体数据到底存放在哪里！！！
         */
        wordscount.print();
        /**
         * Spark Streaming执行引擎也就是Driver开始运行，Driver启动的时候是位于一条新的线程中的。
         * 当然其内部有消息循环体用于接收应用程序本身或者Executor的消息；
         */
        jsc.start();
        jsc.awaitTermination();
        jsc.close();
    }
    /**
     * 工厂化模式构建JavaStreamingContext
     */
    private static JavaStreamingContext createContext(String checkpointDirectory,SparkConf conf){
        System.out.println("Creating new context");
        SparkConf = conf;
        JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(sparkConf,Durations.seconds(5));
        ssc.checkpoint(checkpointDirectory);
        return ssc;
    }
}

代码打包在集群中运行

1. 创建目录

2.脚本运行

　　脚本内容如下：

此时Spark Streaming会每隔5秒执行一次，不断的扫描监控目录下是否有新的文件。

3.上传文件到HDFS中的Data目录下

4.输出结果

三：Spark Streaming on HDFS源码解密

1. JavaStreamingContextFactory的create方法可以创建JavaStreamingContext
2. 而我们在具体实现的时候覆写了该方法，内部就是调用createContext方法来具体实现。上述实战案例中我们实现了createContext方法。

/*** Factory interface for creating a new JavaStreamingContext
 */
trait JavaStreamingContextFactory {
  def create(): JavaStreamingContext
}

3.checkpoint:

　　一方面：保持容错

　　一方面保持状态

　　在开始和结束的时候每个batch都会进行checkpoint

** Sets the context to periodically checkpoint the DStream operations for master

 * fault-tolerance. The graph will be checkpointed every batch interval.
 * @param directory HDFS-compatible directory where the checkpoint data will be reliably stored
 */
def checkpoint(directory: String) {
  ssc.checkpoint(directory)
}
4.remember:

流式处理中过一段时间数据就会被清理掉，但是可以通过remember可以延长数据在程序中的生命周期，另外延长RDD更长的时间。

应用场景：

假设数据流进来，进行ML或者Graphx的时候有时需要很长时间，但是bacth定时定条件的清除RDD，所以就可以通过remember使得数据可以延长更长时间。/**

 * Sets each DStreams in this context to remember RDDs it generated in the last given duration.
 * DStreams remember RDDs only for a limited duration of duration and releases them for garbage
 * collection. This method allows the developer to specify how long to remember the RDDs (
 * if the developer wishes to query old data outside the DStream computation).
 * @param duration Minimum duration that each DStream should remember its RDDs
 */
def remember(duration: Duration) {
  ssc.remember(duration)
}
5.在JavaStreamingContext中，getOrCreate方法源码如下：

　　如果设置了checkpoint ，重启程序的时候，getOrCreate()会重新从checkpoint目录中初始化出StreamingContext。

/* * Either recreate a StreamingContext from checkpoint data or create a new StreamingContext.

 * If checkpoint data exists in the provided `checkpointPath`, then StreamingContext will be
 * recreated from the checkpoint data. If the data does not exist, then the provided factory
 * will be used to create a JavaStreamingContext.
 *
 * @param checkpointPath Checkpoint directory used in an earlier JavaStreamingContext program
 * @param factory        JavaStreamingContextFactory object to create a new JavaStreamingContext
 * @deprecated As of 1.4.0, replaced by `getOrCreate` without JavaStreamingContextFactor.
 */
@deprecated("use getOrCreate without JavaStreamingContextFactor", "1.4.0")
def getOrCreate(
    checkpointPath: String,
    factory: JavaStreamingContextFactory
  ): JavaStreamingContext = {
  val ssc = StreamingContext.getOrCreate(checkpointPath, () => {
    factory.create.ssc
  })
  new JavaStreamingContext(ssc)
}
异常问题思考：

为啥会报错？

1. Streaming会定期的进行checkpoint。
2. 重新启动程序的时候，他会从曾经checkpoint的目录中，如果没有做额外配置的时候，所有的信息都会放在checkpoint的目录中(包括曾经应用程序信息)，因此下次再次启动的时候就会报错，无法初始化ShuffleDStream。

总结：

使用Spark Streaming可以处理各种数据来源类型，如：数据库、HDFS，服务器log日志、网络流，其强大超越了你想象不到的场景，只是很多时候大家不会用，其真正原因是对Spark、spark streaming本身不了解。

编写人：IMF-Spark Steaming企业级开发实战小组（高双喜、李林贵等）

主编辑：王家林

备注：

资料来源于：DT_大数据梦工厂（IMF传奇行动绝密课程）

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Life is short，you need to Spark！

第85课：基于HDFS的SparkStreaming案例实战和内幕源码解密

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原文地址：http://www.cnblogs.com/sparkbigdata/p/5433281.html