【streaming】30分钟概览sparkstreaming实时计算

以下是关于Spark Streaming实时计算的30分钟概览攻略：

1. Spark Streaming简介

Spark Streaming是Apache Spark的一个组件，它提供了实时数据处理的能力。Spark Streaming可以从各种数据源（例如Kafka、Flume和Twitter）接收数据，并将其转换为离散的批次进行处理。Spark Streaming使用与Spark相同的API，因此可以轻松地将批处理和实时处理结合在一起。

1. Spark Streaming的核心概念

Spark Streaming的核心概念是DStream（离散流），它代表了续的数据流。DStream可以从各种数据源创建，例如Kafka、Flume和Twitter。DStream可以通过转换操作（例如map、filter和reduce）进行处理，并且可以通过输出操作（例如print和saveAsTextFiles）输出结果。

1. Spark Streaming的示例

以下是一个简单的Spark Streaming示例，它从Kafka主题中读取数据，并计算每个单词的出现次数：

import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.kafka._

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))

val kafkaParams = Map("metadata.broker.list" -> "localhost:9092")
val topics = Set("mytopic")

val messages = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](
  ssc, kafkaParams, topics)

val lines = messages.map(_._2)
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)

wordCounts.print()

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

在此示例中，我们首先创建了一个StreamingContext对象，它代表了Spark Streaming应用程序的入口点。然后，我们使用KafkaUtils.createDirectStream方法从Kafka主题中创建了一个DStream。接下来，我们使用map、flatMap和reduceByKey等转换操作对DStream进行处理，并使用print输出结果。最后，我们启动StreamingContext并等待它终止。

1. Spark Streaming的优化

为了优化Spark Streaming应用程序的性能，可以采取以下措施：

• 使用正确的批处理间隔：批处理间隔应该根据数据源的速率和处理任务的复杂性进行调整。
• 避免使用全局状态：全局状态需要在每个批次中进行序列化和反序列化，因此会导致性能问题。
• 避免使用shuffle操作：shuffle操作需要将数据移动到不同的节点上，因此会导致网络开销和性能问题。
• 使用持久化存储：使用持久化存可以避免在每个批次中重新计算数据，从而提高性能。

示例1：使用正确的批处理间隔

以下是使用正确批处理间隔的示例：

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(10))

在此示例中，我们将批处理间隔设置为10秒，这是根据数据源的速率和处理任务的复杂性进行调整的。

示例2：使用持化存储

以下是使用持久化存储的示例：

wordCounts.persist()

在此示例中，我们使用persist方法将计算结果持久化存储，以避免在每个批次中重新计算数据。