SparkStreaming

标签：tin   对象   channel   用户自定义函数   bsp   dir   自定义   contex   fun   

一、flume整合 sparkStreaming 问题

　　1、如何实现 sparkStreaming 读取 flume 中的数据

　　　 sparkStreaming 整合 flume 有 2 中模式， 一种是拉模式， 一种是推模式。比较两种模式的特点， 如何部署。

　　　推模式：Flume将数据 Push 推给 Spark Streaming

　　　拉模式：Spark Streaming 从 flume 中 Poll 拉取数据

　　2、在实际开发的时候是如何保证数据不丢失的。

　　　　1. flume 采用 channel 是将数据落地到磁盘中，保证数据源端的安全性

　　　　　　flume 这里的 channel 可以设置为 memory 内存中，提高数据接收处理的效率，但是由于数据在内存中，安全机制保证不了，故选择的 channel 为磁盘储存。整个流程运行会有一点延迟性。

　　　　2. sparkStreaming 通过拉模式整合的时候，使用了 FlumeUtils 这样一个类，该类需要依赖一个额外的 jar 包（spark-streaming-flume_2.10） 　　

　　　　3. 想要保证数据不丢失，数据的准确性，可以在构建 StreamingContext 的时候，利用StreamingContext.getOrCreate（checkpoint，creatingFunc：() => StreamingContext ）来创建一个 StreamingContext，使用 StreamingContext 来创建 StreamingContext 对象，传入的第一个参数是 checkpoint 的存放目录，第二个参数是生成 StreamingContext对象的用户自定义函数。 如果 checkpoint 的存放目录存在， 则从这个目录中生成 StreamingContext 对象；如果不存在，才会调用第二个函数来生成新的 StreamingContext 对象。 在 creatingFunc函数中，除了生成一个新的 StreamingContext 操作，还需要完成各种操作， 然后调用 ssc.checkpoint(checkpointDirectory) 来初始化 checkpoint 功能，最后再返回 StreamingContext 对象。这样，在 StreamingContext.getOrCreate 之后， 就可以直接调用 start() 函数来启动（或者是从中断点继续运行）流式应用了。如果有其他在启动或继续运行都要做的工作，可以在start() 调用前执行。

SparkStreaming

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原文地址：https://www.cnblogs.com/fjdsj/p/10100191.html