Spark Streaming算子开发实例

下面我将详细讲解“Spark Streaming算子开发实例”的完整攻略。

算子开发实例

1. 算子函数定义

首先，我们需要定义一个算子函数，其输入参数为RDD类型，输出参数为RDD类型。

def applyFunction(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
  rdd.flatMap(line => line.split("\\s+"))
    .map(word => (word, 1))
    .reduceByKey(_ + _)
    .map(pair => s"${pair._1}: ${pair._2}")
}

上述函数实现了对输入RDD中每行文本进行分词、计数并格式化输出的操作。

2. 算子函数测试

为了测试算子函数的正确性，我们编写以下测试代码。

val inputs = Seq(
  "hello world",
  "hello spark",
  "hello streaming"
)

val expected = Seq(
  "world: 1",
  "hello: 3",
  "spark: 1",
  "streaming: 1"
)

val inputRDD = sc.parallelize(inputs)
val resultRDD = applyFunction(inputRDD)
val result = resultRDD.collect()

println(result.toSeq == expected.toSeq)

上述代码中，我们首先定义了一组输入数据 inputs 和预期输出结果 expected，然后调用算子函数 applyFunction 进行计算，并将输出结果 result 转换为 Seq 后进行比较判断是否与预期结果相等。

如果测试通过，说明算子函数的实现是正确的。

3. 程序中使用算子函数

最后，我们可以将算子函数应用到实际的Spark Streaming程序中。以下是一个简单的示例代码。

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))
ssc.checkpoint(checkpointDir)

val inputDStream = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
val outputDStream = inputDStream.transform(applyFunction)

outputDStream.print()

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

在上述代码中，我们首先创建了一个StreamingContext对象，并指定了数据源为TCP Socket，从而实时接收流数据。然后，我们使用 transform 函数将算子函数应用到输入数据流，并将结果输出到控制台。

4. 示例一

接下来我们以一个简单的需求为例，通过代码演示算子开发的过程。

需求：从实时输入的数据流中，将单词全部转为小写，每个单词计数，按照单词出现次数降序排列，并取前N个结果输出。

4.1 代码实现

def applyFunction(rdd: RDD[String], limit: Int): RDD[(String, Int)] = {
  rdd.flatMap(_.toLowerCase.split("\\s+"))
    .map(word => (word, 1))
    .reduceByKey(_ + _)
    .map(pair => (pair._2, pair._1))
    .sortByKey(false)
    .take(limit)
}

算子函数的输入参数包含限制结果数量的参数 limit。该函数实现了对输入RDD中每行文本进行分词、计数、排序和筛选操作。输出类型为 (String, Int) 元组类型的RDD，其中第一个元素为单词，第二个元素为该单词出现的次数。

在以下示例中，我们将输出前10个结果。

val outputDStream = inputDStream.transform(rdd => applyFunction(rdd, 10))
outputDStream.print()

4.2 示例运行

为了测试算子函数的正确性，我们可以使用Netcat工具启动一个TCP服务器，向端口号为9999的TCP Socket发送数据流。

$ nc -lk 9999
hello world
hello spark
hello streaming
hello Spark
Hello world

在终端启动Spark Streaming应用程序。

$ spark-submit --class com.example.spark.streaming.MyApp myapp.jar

在Netcat服务器后台持续向TCP Socket输入数据，在Spark Streaming应用程序控制台输出结果如下。

-------------------------------------------
Time: 1633936824000 ms
-------------------------------------------
(hello,4)
(world,2)
(spark,2)
(streaming,1)

Spark Streaming应用程序会每秒钟计算一次输入数据流，输出有序的前10个单词和对应的计数结果。

5. 示例二

以下是另一个示例，展示了如何使用自定义的状态实现累加计数器。该示例计算数据流中每个单词的出现次数，同时维护了每个单词出现次数的历史记录。

需求：从实时输入的数据流中，将单词全部转为小写，每个单词计数，同时维护每个单词出现的历史记录，输出该单词的出现次数和历史记录。

5.1 代码实现

首先，我们需要定义一个case class用于存储单词出现历史记录。

case class WordCountHistory(word: String, count: Int, history: Seq[Int])

然后，我们需要定义算子函数和自定义状态对象。

// 状态对象
class WordCountHistoryStateSpec extends StateSpecFunction[WordCountHistory, Seq[Int], Seq[Int], WordCountHistory] {

  override def zero(initialValue: Seq[Int]): WordCountHistory = {
    WordCountHistory("", 0, initialValue)
  }

  override def reduce(history: Seq[Int], newCount: WordCountHistory): WordCountHistory = {
    val total = history :+ newCount.count
    WordCountHistory(newCount.word, newCount.count, total)
  }

  override def update(time: Time, key: String, value: Option[WordCountHistory], state: State[Seq[Int]]): WordCountHistory = {
    val currentCount = value.map(_.count).getOrElse(0)
    val currentState = state.getOption().getOrElse(Seq.empty[Int])
    val totalCount = currentCount + currentState.sum
    val history = currentState :+ currentCount
    val newValue = WordCountHistory(key, totalCount, history)
    state.update(history)
    newValue
  }

}

// 算子函数
def applyFunction(rdd: RDD[String], limit: Int): RDD[WordCountHistory] = {
  rdd.flatMap(_.toLowerCase.split("\\s+"))
    .map(word => (word, 1))
    .reduceByKey(_ + _)
    .map(pair => WordCountHistory(pair._1, pair._2, Seq.empty[Int]))
    .transform(rdd => {
      val spec = StateSpec.function(new WordCountHistoryStateSpec()).timeout(Minutes(10))
      rdd.mapWithState(spec).map(_._2)
    })
    .map(history => {
      val topNHistory = history.history.takeRight(limit)
      val topNString = topNHistory.mkString("|")
      s"${history.word}: ${history.count} ($topNString)"
    })
}

算子函数的输入参数包含限制结果数量的参数 limit。该函数实现了对输入RDD中每行文本进行分词、计数、统计历史信息和格式化输出操作。输出类型为 WordCountHistory 类型的RDD。

自定义状态对象 WordCountHistoryStateSpec 定义了以下三个方法：

zero：定义了初始状态，这里定义为一个空的 WordCountHistory 对象；
reduce：定义了状态合并规则，这里采用简单的追加历史记录的方式；
update：定义了状态更新规则，这里根据输入的单词和计数更新状态，并且将当前单词计数加入历史记录。

在 applyFunction 中，我们使用自定义状态对象将每个单词的计数和历史记录保存到状态中，并从状态中获取历史记录，最后格式化输出。

5.2 示例运行

为了测试算子函数和状态函数的正确性，我们可以使用Netcat工具启动一个TCP服务器，向端口号为9999的TCP Socket发送数据流。

$ nc -lk 9999
hello hello world
hello spark
hello streaming
hello Spark
Hello world

在终端启动Spark Streaming应用程序。

$ spark-submit --class com.example.spark.streaming.MyApp myapp.jar

在Netcat服务器后台持续向TCP Socket输入数据，在Spark Streaming应用程序控制台输出结果如下。

-------------------------------------------
Time: 1633937324000 ms
-------------------------------------------
(spark: 1 ())                                    
(world: 2 ())                                    
(hello: 4 (1|1|1|1))                              
(streaming: 1 ())                                
(hello: 8 (1|1|1|1|2|2|2|2))

我们可以看到，输出结果包含了每个单词的出现次数和历史记录，历史记录默认是空的。随着时间的推移，历史记录会自动更新，更新策略可以根据需求进行调整。

总结

上述示例介绍了如何使用Spark Streaming API开发算子函数和自定义状态函数。Spark Streaming提供了灵活的API和高性能的计算引擎，可用于实现大规模和实时的数据处理任务。为了保持代码的可读性和可维护性，我们应该遵循通用的Scala或Java编码规范，并且遵守Spark编程最佳实践。

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