[大数据]大数据Spark Streaming Queries

1 输出模式

在StructuredStreaming中定义好Result DataFrame/Dataset后，调用writeStream()返DataStreamWriter对象，设置查询Query输出相关属性，启动流式应用运行，相关属性如下：
文档： http://spark.apache.org/docs/2.4.5/structured-streaming-programming-guide.html#starting-streaming-queries

"Output"是用来定义写入外部存储器的内容，输出可以被定义为不同模式：

• 追加模式（Append mode），默认模式，其中只有自从上一次触发以来，添加到 Result Table的新行将会是outputted to the sink。只有添加到Result Table的行将永远不会改变那些查询才支持这一点。这种模式保证每行只能输出一次（假设 fault-tolerant sink ）。例如，只有select,where, map, flatMap, filter, join等查询支持 Append mode 。只输出那些将来永远不可能再更新的数据，然后数据从内存移除 。没有聚合的时候，append和update一致；有聚合的时候，一定要有水印，才能使用。
• 完全模式（Complete mode），每次触发后，整个Result Table将被输出到sink，aggregationqueries（聚合查询）支持。全部输出，必须有聚合。
• 更新模式（Update mode），只有 Result Table rows 自上次触发后更新将被输出到 sink。与Complete模式不同，因为该模式只输出自上次触发器以来已经改变的行。如果查询不包含聚合，那么等同于Append模式。只输出更新数据(更新和新增)。
• 注意，不同查询Query，支持对应的输出模式，如下表所示：

2 查询名称

可以给每个查询Query设置名称Name，必须是唯一的，直接调用DataFrameWriter中queryName方法即可，实际生产开发建议设置名称，API说明如下：

3 触发间隔

触发器Trigger决定了多久执行一次查询并输出结果，当不设置时，默认只要有新数据，就立即执行查询Query，再进行输出。目前来说，支持三种触发间隔设置：
其中Trigger.Processing表示每隔多少时间触发执行一次，此时流式处理依然属于微批处理；从Spark 2.3以后，支持Continue Processing流式处理，设置触发间隔为Trigger.Continuous。设置
代码示例如下：

import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger
// Default trigger (runs micro-batch as soon as it can)
df.writeStream
        .format("console")
        .start()
// ProcessingTime trigger with two-seconds micro-batch interval
        df.writeStream
        .format("console")
        .trigger(Trigger.ProcessingTime("2 seconds"))
        .start()
// One-time trigger
        df.writeStream
        .format("console")
        .trigger(Trigger.Once())
        .start()
// Continuous trigger with one-second checkpointing interval
        df.writeStream
        .format("console")
        .trigger(Trigger.Continuous("1 second"))
        .start()

4 检查点位置

在Structured Streaming中使用Checkpoint 检查点进行故障恢复。如果实时应用发生故障或
关机，可以恢复之前的查询的进度和状态，并从停止的地方继续执行，使用Checkpoint和预写日志
WAL完成。使用检查点位置配置查询，那么查询将所有进度信息（即每个触发器中处理的偏移范围）
和运行聚合（例如词频统计wordcount）保存到检查点位置。此检查点位置必须是HDFS兼容文件
系统中的路径，两种方式设置Checkpoint Location位置：

• 方式一：DataStreamWrite设置

1. streamDF.writeStream.option(“checkpointLocation”, “xxx”)

• 方式二：SparkConf设置

2. sparkConf.set(“spark.sql.streaming.checkpointLocation”, “xxx”)
   修改上述词频统计案例程序，设置输出模式、查询名称、触发间隔及检查点位置，演示代码如下：

package cn.itcast.spark.output

import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode,StreamingQuery,Trigger}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame,SparkSession}
/**
 * 使用Structured Streaming从TCP Socket实时读取数据，进行词频统计，将结果打印到控制台。
 */
        object StructuredQueryOutput{
        def main(args:Array[String]):Unit={
// 构建SparkSession实例对象
        val spark:SparkSession=SparkSession.builder()
        .appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
        .master("local[2]")
        .config("spark.sql.shuffle.partitions","2")
        .getOrCreate()
// 导入隐式转换和函数库
import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.functions._
// 1. 从TCP Socket 读取数据
val inputStreamDF:DataFrame=spark.readStream
        .format("socket")
        .option("host","node1.itcast.cn")
        .option("port",9999)
        .load()
// 2. 业务分析：词频统计WordCount
        val resultStreamDF:DataFrame=inputStreamDF
// 将DataFrame转换为Dataset进行操作
        .as[String]
// 过滤数据
        .filter(line=>null!=line&&line.trim.length>0)
// 分割单词
        .flatMap(line=>line.trim.split("\\s+"))
// 按照单词分组，聚合
        .groupBy($"value").count()
// 3. 设置Streaming应用输出及启动
        val query:StreamingQuery=resultStreamDF.writeStream
// TODO: 输出模式Complete，表示将ResultTable中所有结果数据输出
        .outputMode(OutputMode.Complete())
// TODO: 查询名称
        .queryName("query-socket-wc")
// TODO：触发时间间隔
        .trigger(Trigger.ProcessingTime("5 seconds"))
// TODO: 输出终端控制台console
        .format("console")
        .option("numRows","10")
        .option("truncate","false")
        .option("checkpointLocation","datas/structured/ckpt-1001") // TODO: 设置检查点目录
        .start() // 启动start流式应用
        query.awaitTermination() // 流式查询等待流式应用终止
        query.stop() // 等待所有任务运行完成才停止运行
        }
    }

运行流式应用，查看Checkpoint Location，包含以下几个目录：

各个子目录及文件含义说明：

• 第一、偏移量目录【offsets】：记录每个批次中的偏移量。为了保证给定的批次始终包含相同的
  数据，在处理数据前将其写入此日志记录。此日志中的第 N 条记录表示当前正在已处理，第
  N-1 个条目指示哪些偏移已处理完成。
• 第二、提交记录目录【commits】：记录已完成的批次，重启任务检查完成的批次与 offsets 批
  次记录比对，确定接下来运行的批次；
• 第三、元数据文件【metadata】：metadata 与整个查询关联的元数据，目前仅保留当前job id
• 第四、数据源目录【sources】：sources 目录为数据源(Source)时各个批次读取详情
• 第五、数据接收端目录【sinks】：sinks 目录为数据接收端(Sink)时批次的写出详情
• 第六、记录状态目录【state】：当有状态操作时，如累加聚合、去重、最大最小等场景，这个
  目录会被用来记录这些状态数据，根据配置周期性地生成.snapshot文件用于记录状态。

5 输出终端（Sinks）

Structured Streaming 非常显式地提出了输入(Source)、执行(StreamExecution)、输出(Sink)的3个组件，并且在每个组件显式地做到fault-tolerant（容错），由此得到整个streaming程序的end-to-end exactly-once guarantees。目前Structured Streaming内置FileSink、Console Sink、Foreach Sink（ForeachBatch Sink）、Memory Sink及Kafka Sink，其中测试最为方便的是Console Sink。

5.1 文件接收器

将输出存储到目录文件中，支持文件格式：parquet、orc、json、csv等，示例如下：
相关注意事项如下：

• 支持OutputMode为：Append追加模式；
• 必须指定输出目录参数【path】，必选参数，其中格式有parquet、orc、json、csv等等；
• 容灾恢复支持精确一次性语义exactly-once；
• 此外支持写入分区表，实际项目中常常按时间划分；

5.2 Memory Sink

此种接收器作为调试使用，输出作为内存表存储在内存中， 支持Append和Complete输出模式。这应该用于低数据量的调试目的，因为整个输出被收集并存储在驱动程序的内存中，因此，请谨慎使用，示例如下：

5.3 Foreach Sink

Structured Streaming提供接口foreach和foreachBatch，允许用户在流式查询的输出上应用任意操作和编写逻辑，比如输出到MySQL表、Redis数据库等外部存系统。其中foreach允许每行自定义写入逻辑，foreachBatch允许在每个微批量的输出上进行任意操作和自定义逻辑，建议使用foreachBatch操作。
foreach表达自定义编写器逻辑具体来说，需要编写类class继承ForeachWriter，其中包含三个
方法来表达数据写入逻辑：打开，处理和关闭。

streamingDatasetOfString.writeStream.foreach(
        new ForeachWriter[String] {
        def open(partitionId: Long, version: Long): Boolean = {
// Open connection
        }
        def process(record: String): Unit = {
// Write string to connection
        }
        def close(errorOrNull: Throwable): Unit = {
// Close the connection
        }
    }
   ).start()

演示案例：将前面词频统计结果输出到MySQL表【tb_word_count】中。

• 第一步、数据库创建表，语句如下：

CREATE TABLE `db_spark`.`tb_word_count` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`word` varchar(255) NOT NULL,
`count` int NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `word` (`word`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
REPLACE INTO ` tb_word_count` (`id`, `word`, `count`) VALUES (NULL, ?, ?);
-- 当使用 REPLACE插入数据到表时：
/*
1)、所有字段
2）、表必须有主键
3）、要求唯一索引
*/

• 第二步、编写MySQLForeachWriter，继承ForeachWriter，其中DataFrame中数据类型为Row

import java.sql.{Connection,DriverManager,PreparedStatement}
import org.apache.spark.sql.{ForeachWriter,Row}

/**
 * 创建类继承ForeachWriter，将数据写入到MySQL表中，泛型为：Row，针对DataFrame操作，每条数据类型就是Row
 */
class MySQLForeachWriter extends ForeachWriter[Row]{
// 定义变量
        var conn:Connection=_
        var pstmt:PreparedStatement=_
        val insertSQL="REPLACE INTO `tb_word_count` (`id`, `word`, `count`) VALUES (NULL, ?, ?)"
// open connection
        override def open(partitionId:Long,version:Long):Boolean={
// a. 加载驱动类
        Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver")
// b. 获取连接
        conn=DriverManager.getConnection(
        "jdbc:mysql://node1.itcast.cn:3306/db_spark?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf8&useUnicode=true", //
        "root",
        "123456"
        )
// c. 获取PreparedStatement
        pstmt=conn.prepareStatement(insertSQL)
//println(s"p-${partitionId}: ${conn}")
// 返回，表示获取连接成功
        true
        }
// write data to connection
        override def process(row:Row):Unit={
// 设置参数
        pstmt.setString(1,row.getAs[String]("value"))
        pstmt.setLong(2,row.getAs[Long]("count"))
// 执行插入
        pstmt.executeUpdate()
        }
// close the connection
        override def close(errorOrNull:Throwable):Unit={
        if(null!=pstmt)pstmt.close()
        if(null!=conn)conn.close()
        }
     }

• 第三步、修改词频统计程序，使用foreach设置Sink为自定义MySQLForeachWriter，代码如下：

import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode,StreamingQuery}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame,SparkSession}
/**
 * 使用Structured Streaming从TCP Socket实时读取数据，进行词频统计，将结果存储到MySQL数据库表中
 */
        object StructuredMySQLSink{
        def main(args:Array[String]):Unit={
// 构建SparkSession实例对象
        val spark:SparkSession=SparkSession.builder()
        .appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
        .master("local[2]")
// 设置Shuffle分区数目
        .config("spark.sql.shuffle.partitions","2")
        .getOrCreate()
// 导入隐式转换和函数库
import spark.implicits._
// 1. 从Kafka读取数据，底层采用New Consumer API
val inputStreamDF:DataFrame=spark.readStream
        .format("socket")
        .option("host","node1.itcast.cn")
        .option("port",9999)
        .load()
// 2. 业务分析：词频统计WordCount
        val resultStreamDF:DataFrame=inputStreamDF
// 转换为Dataset类型
        .as[String]
// 过滤数据
        .filter(line=>null!=line&&line.trim.length>0)
// 分割单词
        .flatMap(line=>line.trim.split("\\s+"))
// 按照单词分组，聚合
        .groupBy($"value").count()
// 设置Streaming应用输出及启动
        val query:StreamingQuery=resultStreamDF.writeStream
// 对流式应用输出来说，设置输出模式，Update表示有数据更新才输出，没数据更新不输出
        .outputMode(OutputMode.Update())
// TODO: def foreach(writer: ForeachWriter[T]): DataStreamWriter[T]
        .foreach(new MySQLForeachWriter())
        .start() // 启动start流式应用
// 查询器等待流式应用终止
        query.awaitTermination()
        query.stop() // 等待所有任务运行完成才停止运行
        }
    }

运行应用，模式数据，查看MySQL表的结果数据如下：

5.4 ForeachBatch Sink

方法foreachBatch允许指定在流式查询的每个微批次的输出数据上执行的函数，需要两个参数：微批次的输出数据DataFrame或Dataset、微批次的唯一ID。

使用foreachBatch函数输出时，以下几个注意事项：

• 第一、重用现有的批处理数据源，可以在每个微批次的输出上使用批处理数据输出Output；
• 第二、写入多个位置，如果要将流式查询的输出写入多个位置，则可以简单地多次写入输出
  DataFrame/Dataset 。但是，每次写入尝试都会导致重新计算输出数据（包括可能重新读取输入数据）。要避免重新计算，您应该缓存cache输出 DataFrame/Dataset，将其写入多个位置，然后 uncache 。
  
• 第三、应用其他DataFrame操作，流式DataFrame中不支持许多DataFrame和Dataset操作，使用foreachBatch可以在每个微批输出上应用其中一些操作，但是，必须自己解释执行该操作的端到端语义。
• 第四、默认情况下，foreachBatch仅提供至少一次写保证。 但是，可以使用提供给该函数的batchId作为重复数据删除输出并获得一次性保证的方法。
• 第五、foreachBatch不适用于连续处理模式，因为它从根本上依赖于流式查询的微批量执行。 如果以连续模式写入数据，请改用foreach。
• 范例演示：使用foreachBatch将词频统计结果输出到MySQL表中，代码如下：

package cn.itcast.spark.sink.batch

import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode,StreamingQuery}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame,SaveMode,SparkSession}
/**
 * 使用Structured Streaming从TCP Socket实时读取数据，进行词频统计，将结果存储到MySQL数据库表中
 */
        object StructuredForeachBatch{
        def main(args:Array[String]):Unit={
// 构建SparkSession实例对象
        val spark:SparkSession=SparkSession.builder()
        .appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
        .master("local[2]")
        .config("spark.sql.shuffle.partitions","2")
        .getOrCreate()
// 导入隐式转换和函数库
import spark.implicits._
// 1. 从Kafka读取数据，底层采用New Consumer API
val inputStreamDF:DataFrame=spark.readStream
        .format("socket")
        .option("host","node1.itcast.cn")
        .option("port",9999)
        .load()
// 2. 业务分析：词频统计WordCount
        val resultStreamDF:DataFrame=inputStreamDF
// 转换为Dataset类型
        .as[String]
// 过滤数据
        .filter(line=>null!=line&&line.trim.length>0)
// 分割单词
        .flatMap(line=>line.trim.split("\\s+"))
// 按照单词分组，聚合
        .groupBy($"value").count()
// 设置Streaming应用输出及启动
        val query:StreamingQuery=resultStreamDF.writeStream
// 对流式应用输出来说，设置输出模式，Update表示有数据更新才输出，没数据更新不输出
        .outputMode(OutputMode.Complete())
// TODO: def foreachBatch(function: (Dataset[T], Long) => Unit): DataStreamWriter[T]
        .foreachBatch{(batchDF:DataFrame,batchId:Long)=>
        println(s"BatchId = ${batchId}")
        if(!batchDF.isEmpty){
// TODO：降低分区数目，保存数据至MySQL表
        batchDF
        .coalesce(1)
        .write
        .mode(SaveMode.Overwrite)
        .format("jdbc")
        .option("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver")
        .option("url","jdbc:mysql://node1.itcast.cn:3306/?serverTimezone=UTC&charact
        erEncoding=utf8&useUnicode=true")
        .option("user","root")
        .option("password","123456")
        .option("dbtable","db_spark.tb_word_count2")
        .save()
        }
        }
        .start() // 启动start流式应用
// 查询器等待流式应用终止
        query.awaitTermination()
        query.stop() // 等待所有任务运行完成才停止运行
        }
     }

6 容错语义

针对任何流式应用处理框架（Storm、SparkStreaming、StructuredStreaming和Flink等）处理数据时，都要考虑语义，任意流式系统处理流式数据三个步骤：

• 1）、Receiving the data：接收数据源端的数据

1. 采用接收器或其他方式从数据源接收数据（The data is received from sources usingReceivers or otherwise）。

• 2）、Transforming the data：转换数据，进行处理分析

2. 针对StructuredStreaming来说就是Stream DataFrame（The received data is
   transformed using DStream and RDD transformations）。

• 3）、Pushing out the data：将结果数据输出

3. 最终分析结果数据推送到外部存储系统，比如文件系统HDFS、数据库等（The finaltransformed data is pushed out to external systems like file systems, databases,dashboards, etc）。
   在处理数据时，往往需要保证数据处理一致性语义：从数据源端接收数据，经过数据处理分析，到最终数据输出仅被处理一次，是最理想最好的状态。在Streaming数据处理分析中，需要考虑数据是否被处理及被处理次数，称为消费语义，主要有三种：

• At most once：最多一次，可能出现不消费，数据丢失；
• At least once：至少一次，数据至少消费一次，可能出现多次消费数据；
• Exactly once：精确一次，数据当且仅当消费一次，不多不少；
  Structured Streaming的核心设计理念和目标之一：支持一次且仅一次Extracly-Once的语义。
  为了实现这个目标，Structured Streaming设计source、sink和execution engine来追踪计算处理的进度，这样就可以在任何一个步骤出现失败时自动重试。
• 1、每个Streaming source都被设计成支持offset，进而可以让Spark来追踪读取的位置；
• 2、Spark基于checkpoint和wal来持久化保存每个trigger interval内处理的offset的范围；
• 3、sink被设计成可以支持在多次计算处理时保持幂等性，就是说，用同样的一批数据，无论多少次去更新sink，都会保持一致和相同的状态。综合利用基于offset的source，基于checkpoint和wal的execution engine，以及基于幂等性的sink，可以支持完整的一次且仅一次的语义。

7 Kafka 数据消费

Apache Kafka 是目前最流行的一个分布式的实时流消息系统，给下游订阅消费系统提供了并行处理和可靠容错机制，现在大公司在流式数据的处理场景，Kafka基本是标配。StructuredStreaming很好的集成Kafka，可以从Kafka拉取消息，然后就可以把流数据看做一个DataFrame， 一张无限增长的大表，在这个大表上做查询，Structured Streaming保证了端到端的 exactly-once，用户只需要关心业务即可，不用费心去关心底层是怎么做的。
StructuredStreaming集成Kafka，官方文档如下：

http://spark.apache.org/docs/2.4.5/structured-streaming-kafka-integration.html

目前仅支持Kafka 0.10.+版本及以上，底层使用Kafka New Consumer API拉取数据，如果公司
Kafka版本为0.8.0版本，StructuredStreaming集成Kafka参考文档：
StructuredStreaming既可以从Kafka读取数据，又可以向Kafka 写入数据，添加Maven依赖：

<!-- Structured Streaming + Kafka 依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql-kafka-0-10_2.11</artifactId>
<version>2.4.5</version>
</dependency>

Maven Project工程中目录结构如下：

Kafka把生产者发送的数据放在不同的分区里面，这样就可以并行进行消费了。每个分区里面的数据都是递增有序的，跟structured commit log类似，生产者和消费者使用Kafka 进行解耦，消费者不管你生产者发送的速率如何，只要按照一定的节奏进行消费就可以了。每条消息在一个分区里面都有一个唯一的序列号offset（偏移量），Kafka 会对内部存储的消息设置一个过期时间，如果过期了，就会标记删除，不管这条消息有没有被消费。Kafka 可以被看成一个无限的流，里面的流数据是短暂存在的，如果不消费，消息就过期滚动没了。涉及一个问题：如果开始消费，就要定一下从什么位置开始。

• 第一、earliest：从最起始位置开始消费，当然不一定是从0开始，因为如果数据过期就清掉了，所以可以理解为从现存的数据里最小位置开始消费；
• 第二、latest：从最末位置开始消费；
• 第三、per-partition assignment：对每个分区都指定一个offset，然后从offset位置开始消费；当第一次开始消费一个Kafka 流的时候，上述策略任选其一，如果之前已经消费了，而且做了checkpoint ，比如消费程序升级了，这时候就会从上次结束的位置开始继续消费。目前StructuredStreaming和Flink框架从Kafka消费数据时，采用的就是上述的策略。

8 Kafka 数据源

Structured Streaming消费Kafka数据，采用的是poll方式拉取数据，与Spark Streaming中New
Consumer API集成方式一致。从Kafka Topics中读取消息，需要指定数据源（kafka）、Kafka集群
的连接地址（kafka.bootstrap.servers）、消费的topic（subscribe或subscribePattern）， 指定topic的时候，可以使用正则来指定，也可以指定一个 topic 的集合。官方提供三种方式从Kafka topic中消费数据，主要区别在于每次消费Topic名称指定，

• 方式一：消费一个Topic数据
• 方式二：消费多个Topic数据
  
• 方式三：消费通配符匹配Topic数据

从Kafka 获取数据后Schema字段信息如下，既包含数据信息有包含元数据信息：

在实际开发时，往往需要获取每条数据的消息，存储在value字段中，由于是binary类型，需要
转换为字符串String类型；此外了方便数据操作，通常将获取的key和value的DataFrame转换为
Dataset强类型，伪代码如下：
从Kafka数据源读取数据时，可以设置相关参数，包含必须参数和可选参数：

• 必须参数：kafka.bootstrap.servers和subscribe，可以指定开始消费偏移量assign。
• 可选参数：
  

范例演示：从Kafka消费数据，进行词频统计，Topic为wordsTopic。

• 第一步、创建Topic，相关命令如下：

# 启动Zookeeper
/export/server/zookeeper/bin/zkServer.sh start
# 启动Kafka Broker
/export/server/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /export/server/kafka/config/server.properties
## ================================= wordsTopic =================================
# 查看Topic信息
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper node1.itcast.cn:2181/kafka200
# 创建topic
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper node1.itcast.cn:2181/kafka200 --replicatio
n-factor 1 --partitions 3 --topic wordsTopic
# 模拟生产者
/export/server/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node1.itcast.cn:9092 --topic wordsTopic

• 第二步、编写代码，其中设置每批次消费数据最大量

package cn.itcast.spark.kafka.source

import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode,StreamingQuery}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame,SparkSession}
/**
 * 使用Structured Streaming从Kafka实时读取数据，进行词频统计，将结果打印到控制台。
 */
        object StructuredKafkaSource{
        def main(args:Array[String]):Unit={
// 构建SparkSession实例对象
        val spark:SparkSession=SparkSession.builder()
        .appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
        .master("local[3]")
// 设置Shuffle分区数目
        .config("spark.sql.shuffle.partitions","3")
        .getOrCreate()
// 导入隐式转换和函数库
import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.functions._
// TODO: 从Kafka读取数据，底层采用New Consumer API
val kafkaStreamDF:DataFrame=spark.readStream
        .format("kafka")
        .option("kafka.bootstrap.servers","node1.itcast.cn:9092")
        .option("subscribe","wordsTopic")
// TODO: 设置每批次消费数据最大值
        .option("maxOffsetsPerTrigger","100000")
        .load()
// TODO: 进行词频统计
        val resultStreamDF:DataFrame=kafkaStreamDF
// 获取value字段的值，转换为String类型
        .selectExpr("CAST(value AS STRING)")
// 转换为Dataset类型
        .as[String]
// 过滤数据
        .filter(line=>null!=line&&line.trim.length>0)
// 分割单词
        .flatMap(line=>line.trim.split("\\s+"))
// 按照单词分组，聚合
        .groupBy($"value").count()
// 设置Streaming应用输出及启动
        val query:StreamingQuery=resultStreamDF.writeStream
        .outputMode(OutputMode.Complete())
        .format("console").option("numRows","10").option("truncate","false")
        .start()
        query.awaitTermination() // 查询器等待流式应用终止
        query.stop() // 等待所有任务运行完成才停止运行
        }
    }

9 Kafka 接收器

往Kafka里面写数据类似读取数据，可以在DataFrame上调用writeStream来写入Kafka，设置参
数指定value，其中key是可选的，如果不指定就是null。如果key为null，有时候可能导致分区数据
不均匀。

9.1 配置说明

将DataFrame写入Kafka时，Schema信息中所需的字段：

需要写入哪个topic，可以像上述所示在操作DataFrame 的时候在每条record上加一列topic字段指定，也可以在DataStreamWriter上指定option配置。
写入数据至Kafka，需要设置Kafka Brokers地址信息及可选配置：

• 必选参数：kafka.bootstrap.servers，使用逗号隔开【host:port】字符；
• 可选参数：topic，如果DataFrame中没有topic列，此处指定topic表示写入Kafka Topic。
  官方提供示例代码如下：
  

9.2 实时数据ETL架构

在实际实时流式项目中，无论使用Storm、SparkStreaming、Flink及Structured Streaming处理流式数据时，往往先从Kafka 消费原始的流式数据，经过ETL后将其存储到Kafka Topic中，以便其他业务相关应用消费数据，实时处理分析，技术架构流程图如下所示：
接下来模拟产生运营商基站数据，实时发送到Kafka 中，使用StructuredStreaming消费，经过ETL（获取通话状态为success数据）后，写入Kafka中，便于其他实时应用消费处理分析。

9.3 模拟基站日志数据

模拟产生运营商基站通话日志数据，封装到样例类中，字段信息如下：

package cn.itcast.spark.kafka.mock
/**
 * 基站通话日志数据，字段如下：
 *
 * @param stationId 基站标识符ID
 * @param callOut 主叫号码
 * @param callIn 被叫号码
 * @param callStatus 通话状态
 * @param callTime 通话时间
 * @param duration 通话时长
 */
case

class StationLog(
        stationId:String, //
        callOut:String, //
        callIn:String, //
        callStatus:String, //
        callTime:Long, //
        duration:Long //
) {
    override def
    toString:String =s"$stationId,$callOut,$callIn,$callStatus,$callTime,$duration"
}

创建Topic，相关命令如下：

# 启动Zookeeper
/export/server/zookeeper/bin/zkServer.sh start
# 启动Kafka Broker
/export/server/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /export/server/kafka/config/server.properties
## ================================= stationTopic =================================
# 创建topic
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper node1.itcast.cn:2181/kafka200 --replication-
factor 1 --partitions 3 --topic stationTopic
# 模拟生产者
/export/server/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node1.itcast.cn:9092 --topic stationTopic
# 模拟消费者
/export/server/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1.itcast.cn:9092 --topic station
Topic --from-beginning
# 删除topic
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --delete --zookeeper node1.itcast.cn:2181/kafka200 --topic statio
nTopic
## ================================= etlTopic =================================
# 创建topic
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper node1.itcast.cn:2181/kafka200 --replication-
factor 1 --partitions 3 --topic etlTopic
# 模拟生产者
/export/servers/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node1.itcast.cn:9092 --topic etlTopic
# 模拟消费者
/export/server/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1.itcast.cn:9092 --topic etlTopi
c --from-beginning

编写代码，实时产生日志数据，发送Kafka Topic：

package cn.itcast.spark.kafka.mock

import java.util.Properties

import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer,ProducerRecord}
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
import scala.util.Random
/**
 * 模拟产生基站日志数据，实时发送Kafka Topic中，数据字段信息：
 * 基站标识符ID, 主叫号码, 被叫号码, 通话状态, 通话时间，通话时长
 */
object MockStationLog{
        def main(args:Array[String]):Unit={
// 发送Kafka Topic
        val props=new Properties()
        props.put("bootstrap.servers","node1.itcast.cn:9092")
        props.put("acks","1")
        props.put("retries","3")
        props.put("key.serializer",classOf[StringSerializer].getName)
        props.put("value.serializer",classOf[StringSerializer].getName)
        val producer=new KafkaProducer[String,String](props)
        val random=new Random()
        val allStatus=Array(
        "fail","busy","barring","success","success","success",
        "success","success","success","success","success","success"
        )
        while(true){
        val callOut:String="1860000%04d".format(random.nextInt(10000))
        val callIn:String="1890000%04d".format(random.nextInt(10000))
        val callStatus:String=allStatus(random.nextInt(allStatus.length))
        val callDuration=if("success".equals(callStatus))(1+random.nextInt(10))*1000Lelse 0L
// 随机产生一条基站日志数据
        val stationLog:StationLog=StationLog(
        "station_"+random.nextInt(10), //
        callOut, //
        callIn, //
        callStatus, //
        System.currentTimeMillis(), //
        callDuration //
        )
        println(stationLog.toString)
        Thread.sleep(100+random.nextInt(100))
        val record=new ProducerRecord[String,String]("stationTopic",stationLog.toString)
        producer.send(record)
        }
        producer.close() // 关闭连接
        }
    }

运行程序，基站通话日志数据格式如下：

station_7,18600009710,18900000269,success,1590709965144,4000
station_6,18600003894,18900000028,success,1590709965333,8000
station_7,18600007207,18900001057,busy,1590709965680,0

9.4 实时增量ETL

编写应用实时从Kafka的【stationTopic】消费数据，经过处理分析后，存储至Kafka的
【etlTopic】，其中需要设置检查点目录，保证应用一次且仅一次的语义。

package cn.itcast.spark.kafka.sink

import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode,StreamingQuery}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame,Dataset,SparkSession}
/**
 * 实时从Kafka Topic消费基站日志数据，过滤获取通话转态为success数据，再存储至Kafka Topic中
 * 1、从KafkaTopic中获取基站日志数据（模拟数据，JSON格式数据）
 * 2、ETL：只获取通话状态为success日志数据
 * 3、最终将ETL的数据存储到Kafka Topic中
 */
        object StructuredEtlSink{
        def main(args:Array[String]):Unit={
// 构建SparkSession实例对象
        val spark:SparkSession=SparkSession.builder()
        .appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
        .master("local[3]")
// 设置Shuffle分区数目
        .config("spark.sql.shuffle.partitions","3")
        .getOrCreate()
// 导入隐式转换和函数库
import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.functions._
// 1. 从KAFKA读取数据
val kafkaStreamDF:DataFrame=spark.readStream
        .format("kafka")
        .option("kafka.bootstrap.servers","node1.itcast.cn:9092")
        .option("subscribe","stationTopic")
        .load()
// 2. 对基站日志数据进行ETL操作
// station_0,18600004405,18900009049,success,1589711564033,9000
        val etlStreamDF:Dataset[String]=kafkaStreamDF
// 获取value字段的值，转换为String类型
        .selectExpr("CAST(value AS STRING)")
// 转换为Dataset类型
        .as[String]
// 过滤数据：通话状态为success
        .filter{log=>
        null!=log&&log.trim.split(",").length==6&&"success".equals(log.trim.split(",")(3))
        }
        etlStreamDF.printSchema()
// 3. 针对流式应用来说，输出的是流
        val query:StreamingQuery=etlStreamDF.writeStream
// 对流式应用输出来说，设置输出模式
        .outputMode(OutputMode.Append())
        .format("kafka")
        .option("kafka.bootstrap.servers","node1.itcast.cn:9092")
        .option("topic","etlTopic")
// 设置检查点目录
        .option("checkpointLocation",s"datas/structured/etl-100001")
// 流式应用，需要启动start
        .start()
// 查询器等待流式应用终止
        query.awaitTermination()
        query.stop() // 等待所有任务运行完成才停止运行
        }
    }

10 Kafka 特定配置

从Kafka消费数据时，相关配置属性可以通过带有kafka.prefix的DataStreamReader.option进行设置，例如前面设置Kafka Brokers地址属性：stream.option(“kafka.bootstrap.servers”, “host:port”)，更多关于Kafka 生产者Producer Config配置属和消费者Consumer Config配置属性，参考文档：

• 生产者配置（Producer Configs）：

1. http://kafka.apache.org/20/documentation.html#producerconfigs

• 消费者配置（New Consumer Configs）：

2. http://kafka.apache.org/20/documentation.html#newconsumerconfigs
   注意以下Kafka参数属性可以不设置，如果设置的话，Kafka source或者sink可能会抛出错误：

• 1）、group.id：Kafka source将会自动为每次查询创建唯一的分组ID；
• 2）、auto.offset.reset：在将source选项startingOffsets设置为指定从哪里开始。结构化流管理
  内部消费的偏移量，而不是依赖Kafka消费者来完成。这将确保在topic/partitons动态订阅时不
  会遗漏任何数据。注意，只有在启动新的流式查询时才会应用startingOffsets，并且恢复操作
  始终会从查询停止的位置启动；
• 3）、key.deserializer/value.deserializer：Keys/Values总是被反序列化为ByteArrayDeserializer
  的字节数组，使用DataFrame操作显式反序列化keys/values；
• 4）、key.serializer/value.serializer：keys/values总是使用ByteArraySerializer或StringSerializer
  进行序列化，使用DataFrame操作将keysvalues/显示序列化为字符串或字节数组；
• 5）、enable.auto.commit：Kafka source不提交任何offset；
• 6）、interceptor.classes：Kafka source总是以字节数组的形式读取key和value。使用
  ConsumerInterceptor是不安全的，因为它可能会打断查询；

关注博主即可阅读全文