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SparkCore、SparkSQL和SparkStreaming的类似之处

SparkStreaming的运行流程

1、我们在集群中的其中一台机器上提交我们的Application Jar，然后就会产生一个Application，开启一个Driver，然后初始化SparkStreaming的程序入口StreamingContext；

2、Master会为这个Application的运行分配资源，在集群中的一台或者多台Worker上面开启Excuter，executer会向Driver注册；

3、Driver服务器会发送多个receiver给开启的excuter，（receiver是一个接收器，是用来接收消息的，在excuter里面运行的时候，其实就相当于一个task任务）

4、receiver接收到数据后，每隔200ms就生成一个block块，就是一个rdd的分区，然后这些block块就存储在executer里面，block块的存储级别是Memory_And_Disk_2；

5、receiver产生了这些block块后会把这些block块的信息发送给StreamingContext；

6、StreamingContext接收到这些数据后，会根据一定的规则将这些产生的block块定义成一个rdd；

SparkStreaming的3个组成部分

离散流（DStream）

例子

简单的单词计数

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object NetWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getSimpleName).setMaster("local[2]")
    val sparkContext = new SparkContext(conf)
    val sc = new StreamingContext(sparkContext,Seconds(2))
    /**
      * 数据的输入
      * */
    val inDStream: ReceiverInputDStream[String] = sc.socketTextStream("bigdata",9999)
    inDStream.print()
    /**
      * 数据的处理
      * */
    val resultDStream: DStream[(String, Int)] = inDStream.flatMap(_.split(",")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
    /**
      * 数据的输出
      * */
    resultDStream.print()

    /**
      *启动应用程序
      * */
    sc.start()
    sc.awaitTermination()
    sc.stop()
  }
}

在Linux上执行以下命令

运行结果

监控HDFS上的一个目录

HDFS上的目录需要先创建

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

object HDFSWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName(this.getClass.getSimpleName)
    val sc = new StreamingContext(conf,Seconds(2))

    val inDStream: DStream[String] = sc.textFileStream("hdfs://hadoop1:9000/streaming")
    val resultDStream: DStream[(String, Int)] = inDStream.flatMap(_.split(",")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
    resultDStream.print()
    
    sc.start()
    sc.awaitTermination()
    sc.stop()
  }
}

student.txt

95002,刘晨,女,19,IS
95017,王风娟,女,18,IS
95018,王一,女,19,IS
95013,冯伟,男,21,CS
95014,王小丽,女,19,CS
95019,邢小丽,女,19,IS

运行结果，默认展示的10条

第二次运行的时候更新原先的结果

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

object UpdateWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getSimpleName).setMaster("local[2]")
    System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","hadoop")
    val sparkContext = new SparkContext(conf)

    val sc = new StreamingContext(sparkContext,Seconds(2))

    sc.checkpoint("hdfs://hadoop1:9000/streaming")
    val inDStream: ReceiverInputDStream[String] = sc.socketTextStream("hadoop1",9999)

    val resultDStream: DStream[(String, Int)] = inDStream.flatMap(_.split(","))
      .map((_, 1))
      .updateStateByKey((values: Seq[Int], state: Option[Int]) => {
        val currentCount: Int = values.sum
        val lastCount: Int = state.getOrElse(0)
        Some(currentCount + lastCount)
      })
    resultDStream.print()

    sc.start()
    sc.awaitTermination()
    sc.stop()
  }
}

Linux运行命令

运行结果

DriverHA

5.3的代码一直运行，结果可以一直累加，但是代码一旦停止运行，再次运行时，结果会不会接着上一次进行计算，上一次的计算结果丢失了，主要原因上每次程序运行都会初始化一个程序入口，而2次运行的程序入口不是同一个入口，所以会导致第一次计算的结果丢失，第一次的运算结果状态保存在Driver里面，所以我们如果想用上一次的计算结果，我们需要将上一次的Driver里面的运行结果状态取出来，而5.3里面的代码有一个checkpoint方法，它会把上一次Driver里面的运算结果状态保存在checkpoint的目录里面，我们在第二次启动程序时，从checkpoint里面取出上一次的运行结果状态，把这次的Driver状态恢复成和上一次Driver一样的状态

Spark学习之路 （二十三）SparkStreaming的官方文档[转]

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原文地址：https://www.cnblogs.com/cjunn/p/12234438.html