[大数据]bigdata_sparkstreaming

一丶概述:

? ? ? 1.数据处理类型分类??

静态数据

多适用于批量计算、离线计算

数据源是不变的、有限的、显式离散的

流数据

数据是变动的、无限的、连续的

多适用于实时计算，能在秒级、秒内处理完成

实时数据分类

小时级

分钟级

秒级

? ? ? ? 2.sparkstreaming是什么

一句话总结：微批处理的流式(数据)实时计算框架。

原理：是把输入数据以某一时间间隔批量的处理，当批处理间隔缩短到秒级时，即可用于处理实时数据流。

? ? ? ? 优点：

可以和spark core、sparksql等无缝集成

支持从多种数据源获取数据，包括Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis以及TCP sockets，然后可以使用诸如map、reduce、join等高级函数进行复杂算法的处理，最后可以将处理结果存储到HDFS文件系统，数据库等。

? ? ? ?3.重要概念说明：

StreamingContext：

类比于SparkContext，SparkSqlContext

流计算框架中的中枢类，负责各种环境信息、分发调度等任务。

数据源：

简称：Source，意为DataSource的缩写

指流数据的来源是哪里，如文件，Socket输入、Kafka等。

离散流：

英文称Discretized?Stream，简称DStream，即为sparkstreaming微批处理当中的数据抽象单位。

是继spark core的RDD、spark sql的DataFrame和DataSet后又一基础的数据类型，是spark streaming特有的数据类型。

输入离散流：

英文简称：Input DStream

将Spark Streaming连接到一个外部Source数据源来读取数据的统称

批数据：

英文称Batch?Data

连续数据离散化的步骤：将流式实时连续的数据整体转化成以时间片为单位进行分批，即将流式数据转化成时间片为单位数据进行批数据处理，随着时间推移，这些处理结果即形成结果数据流，即流处理引擎形成。

时间片或批处理时间间隔

英文称 batch interval

人为对流数据进行定量的标准，以时间片作为拆分流数据的依据。

一个时间片的数据对应一个RDD实例。

窗口长度：

英文称window length

一个窗口覆盖的流数据的时间长度，必须是批处理时间间隔的倍数。

窗口分类：

滑动窗口

滚动窗口

滑动窗口时间间隔

滑动窗口：简称Sliding window

前一个窗口到后一个窗口所经过的时间长度间隔。必须是批处理时间间隔的倍数

?代码应用：

• scala构建SparkStreaming应用步骤
  • sbt构建空eclipse项目(done)
  • build.sbt中添加spark-streaming依赖
  • 以StreamingContext为起点，而向Dstream编程
  • 测试运行、效果查看

  • name := "FirstSparkStreaming4Sbt"
    scalaVersion := "2.11.11"
    autoScalaLibrary := false
    organization := "com.tl.job002"
    libraryDependencies ++= Seq(
       //spark-core依赖 ,注意版本group对应通过%%实现
       "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.3.2" % "provided",
       "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "2.3.2" % "provided",
       "org.apache.spark" %% "spark-streaming" % "2.3.2" % "provided"
    )
    o	以StreamingContext为起点，而向Dstream编程
    package com.tl.job002.streaming
    import org.apache.spark._
    import org.apache.spark.streaming._
    //SparkStreaming测试类
    object SparkStreamingTest {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        //    要初始化Spark Streaming程序，必须创建一个StreamingContext对象，
        //它是所有Spark Streaming功能的主要入口点。
        //一切都从SparkConf开始
       val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]")
    .setAppName("NetworkWordCount")
        //指定时间间隔的ssc初始化
        val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))
       
        //ssc指定来自TCP源作为输入数据源，即链接一个指定主机的已打开的TCP端口，从该端口中读取文本数据，每行以”\n”作为每行的结尾。
        val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
       
        //将DStream进行打平处理,实际是对其内部的离散的rdd进行打平处理
        val words = lines.flatMap(_.split("\\s+"))
       
        // 将单列的word转化为双列的kv结构，用于后边的wc操作
        val pairs = words.map(word => (word, 1))
       
        //对kv的输出进行wc计算
        val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)
        //打印wc结果到控制台
        wordCounts.print()
       
        //正式开始计算
        ssc.start()
        //等待计算结束，一般流式计算没有异常或人为干预是一直保持运行状态的
        ssc.awaitTermination()
      }
    }