Spark Streaming 是利用 Spark Core 的快速计划功能执行流式分析的实时解决方案。它会提取迷你批处理中的数据，使用为批处理分析编写的相同应用程序代码实现对此类数据的分析。这样一来，开发人员的效率得到改善，因为他们可以将相同代码用于批处理和实时流式处理应用程序。Spark Streaming 支持来自 Twitter、Kafka、Flume、HDFS 和 ZeroMQ 的数据，以及 Spark 程序包生态系统中的其他众多数据。

Spark Streaming

概述

Hadoop的MapReduce及Spark SQL等只能进行离线计算，无法满足实时性要求较高的业务需求，例如实时推荐、实时网站性能分析等，流式计算可以解决这些问题。目前有三种比较常用的流式计算框架，它们分别是Twitter Storm，Spark Streaming和Samza。

Spark Streaming用于进行实时流数据的处理，它具有高扩展、高吞吐率及容错机制。

如下图所示，Spark Streaming 把流式计算当做一系列连续的小规模批处理(batch)来对待。Spark Streaming 接收输入数据流，并在内部将数据流按均匀的时间间隔分为多个较小的batch。然后再将这部分数据交由Spark引擎进行处理，处理完成后将结果输出到外部文件。

Spark Streaming的主要抽象是离散流（DStream)，它代表了前面提到的构成数据流的那些batch。DStream可以看作是多个有序的RDD组成，因此它也只通过map, reduce, join and window等操作便可完成实时数据处理。，另外一个非常重要的点便是，Spark Streaming可以与Spark MLlib、Graphx等结合起来使用，功能十分强大，似乎无所不能。

目前，围绕Spark Streaming有四种广泛的场景：

  • streaming ETL：将数据推入下游系统之前对其进行持续的清洗和聚合。这么做通常可以减少最终数据存储中的数据量。
  • Triggers(触发器)：实时检测行为或异常事件，及时触发下游动作。例如当一个设备接近了检测器或者基地，就会触发警报。
  • 数据浓缩：将实时数据与其他数据集连接，可以进行更丰富的分析。例如将实时天气信息与航班信息结合，以建立更好的旅行警报。
  • 复杂会话和持续学习：与实时流相关联的多组事件被持续分析，以更新机器学习模型。例如与在线游戏相关联的用户活动流，允许我们更好地做用户分类。

下图提供了Spark driver、workers、streaming源与目标间的数据流：

Spark Streaming内置了一系列receiver，可以接收很多来源的数据，最常见的是Apache Kafka、Flume、HDFS/S3、Kinesis和Twitter。

应用案例及数据源

Spark Streaming可整合多种输入数据源，如Kafka、Flume、HDFS，甚至是普通的TCP套接字。经处理后的数据可存储至文件系统、数据库，或显示在仪表盘里。

编写Spark Streaming程序的基本步骤是：

  1. 通过创建输入DStream来定义输入源
  2. 通过对DStream应用转换操作和输出操作来定义流计算
  3. 用streamingContext.start()来开始接收数据和处理流程
  4. 通过streamingContext.awaitTermination()方法来等待结束（例如<ctrl+C>），或通过streamingContext.stop()来手动结束流计算进程

下面我们使用Python的Spark Streaming来创建一个简单的单词计数例子。
这个字数计数示例将使用Linux/Unix nc命令——它是一种读写跨网络连接数据的简单实用程序。我们将使用两个不同的bash终端，一个使用nc命令将多个单词发送到我们计算机的本地端口（9999），另一个终端将运行Spark Streaming来接收这些字，并对它们进行计数。

#!/usr/bin/env python3

# Create a local SparkContext and Streaming Contexts
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
import sys

# Create sc with two working threads
sc = SparkContext('local[2]','NetworkWordCount')

# Spark Streaming入口点(每隔一秒钟运行一次微批次)
ssc = StreamingContext(sc, 1)

# 创建DStream输入源：套接字流
lines = ssc.socketTextStream(sys.argv[1], sys.argv[2])

# Split lines into words and count
wordCounts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
    .map(lambda word: (word, 1)) \
    .reduceByKey(lambda a, b: a+b)
    
wordCounts.pprint()

# 启动Spark Streaming，并等待终止命令
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

如前所述，现在有了脚本，打开两个终端窗口：一个用于您的nc命令，另一个用于Spark Streaming程序。
要从其中一个终端启动nc命令，请键入：

$ nc -lk 9999

从这个点开始，你在这个终端所输入的一切都将被传送到9999端口。本例中，敲入green这个词三次，blue五次。
从另一个终端屏幕，我们来运行刚创建的Python流脚本（NetworkWordCount.py）。

$ spark-submit NetworkWordCount.py localhost 9999

该命令将运行脚本，读取本地计算机（即localhost）端口9999以接收发送到该套接字的任何内容。由于你已经在第一个终端将信息发送端口，因此在启动脚本后不久，Spark Streaming程序会读取发送到端口9999的任何单词，并按照以下屏幕截图中所示的样子执行单词计数：

$ nc -lk 9999
green green green blue blue blue blue blue
-------------------------------------------
Time: 2018-12-24 11:30:26
-------------------------------------------

-------------------------------------------
Time: 2018-12-24 11:30:27
-------------------------------------------
('blue', 5)
('green', 3)

文件流：包括文本格式和任意HDFS的输入格式。创建DStream输入源示例

lines = ssc.textFileStream('wordfile')

套接字流 (socket)：从一个本地或远程主机的某个端口服务上读取数据。它无法提供端到端的容错保障，Socket源一般仅用于测试或学习用途。

创建DStream输入源示例

lines = ssc.socketTextStream("local", 9999)

RDD序列流：在调试Spark Streaming应用程序的时候，我们可以使用streamingContext.queueStream(queueOfRDD)创建基于RDD队列的DStream

kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。
在公司的大数据生态系统中，可以把Kafka作为数据交换枢纽，不同类型的分布式系统（关系数据库、NoSQL数据库、流处理系统、批处理系统等），可以统一接入到Kafka，实现和Hadoop各个组件之间的不同类型数据的实时高效交换。

下图为kafka组成

  • Broker：Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker
  • Topic ：每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
  • Partition：是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.
  • Producer：负责发布消息到Kafka broker
  • Consumer：消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。
  • Consumer Group：每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）

我们可以创建基于Kafka的DStream

from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
kvs = KafkaUtils.createStream(...)

转化操作

无状态转化操作：把简单的RDDtransformation分别应用到每个批次上，每个批次的处理不依赖于之前的批次的数据。

有状态转化操作：需要使用之前批次的数据或者中间结果来计算当前批次的数据。包括基于滑动窗口的转化操作，和追踪状态变化的转化操作(updateStateByKey)

无状态转化操作 说明（同RDD转化类似）
map(func) 映射变换
flatMap(func) 同RDD
filter(func) 返回过滤后新的DStream
reduce(func) 聚合
count() 计数
union(otherStream) 合并
countByValue() 值计数
reduceByKey(func, [numTasks]) 对于相同key的数据聚合
join(otherStream, [numTasks]) 交集
cogroup(otherStream, [numTasks])
transform(func) 任意变换
repartition(numPartitions) 重分区

滑动窗口转化操作
window(windowLength, slideInterval) 基于源DStream产生的窗口化的批数据，计算得到一个新的Dstream
countByWindow(windowLength, slideInterval) 返回流中元素的一个滑动窗口数
reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval) 返回一个单元素流。利用函数func聚集滑动时间间隔的流的元素创建这个单元素流。函数func必须满足结合律，从而可以支持并行计算
countByValueAndWindow(windowLength, slideInterval, [numTasks]) 当应用到一个(K,V)键值对组成的DStream上，返回一个由(K,V)键值对组成的新的DStream。每个key的值都是它们在滑动窗口中出现的频率

reduceByKeyAndWindow方法
reduceByKeyAndWindow(func, windowLength, slideInterval, [numTasks]) 应用到一个(K,V)键值对组成的DStream上时，会返回一个由(K,V)键值对组成的新的DStream。每一个key的值均由给定的reduce函数(func函数)进行聚合计算。注意：在默认情况下，这个算子利用了Spark默认的并发任务数去分组。可以通过numTasks参数的设置来指定不同的任务数。
reduceByKeyAndWindow(func, invFunc, windowLength, slideInterval, [numTasks]) 更加高效的reduceByKeyAndWindow，每个窗口的reduce值，是基于先前窗口的reduce值进行增量计算得到的；它会对进入滑动窗口的新数据进行reduce操作，并对离开窗口的老数据进行“逆向reduce”操作。但是，只能用于“可逆reduce函数”，即那些reduce函数都有一个对应的“逆向reduce函数”（以InvFunc参数传入）。

lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))\
    .map(lambda word: (word, 1))\
    .reduceByKeyAndWindow(lambda x,y:x+y, lambda x,y:x-y, 30, 10)
    
counts.pprint()

UpdateStateByKey转化方法：需要在跨批次之间维护状态时，需要UpdateStateByKey方法。通俗点说，假如我们想知道一个用户最近访问的10个页面是什么，可以把键设置为用户ID，然后UpdateStateByKey就可以跟踪每个用户最近访问的10个页面，这个列表就是“状态”对象。

回到本章初的应用案例（无状态转化），1秒在nc端键入3个green和5个blue，2秒再键入1个gohawks，4秒再键入2个green。
下图展示了lines DStream及其微批量数据：

下图表示我们计算的是有状态的全局聚合：

代码如下

#!/usr/bin/env python3

# Create a local SparkContext and Streaming Contexts
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
import sys

# Create sc with two working threads
sc = SparkContext('local[2]','NetworkWordCount')

# Spark Streaming入口点(每隔一秒钟运行一次微批次)
ssc = StreamingContext(sc, 1)

# 为了确保持续运行可以容错，配置一个检查点
ssc.checkpoint("checkpoint")

# 创建DStream输入源：套接字流
lines = ssc.socketTextStream(sys.argv[1], sys.argv[2])

# 定义更新函数：sum of the (key, value) pairs
def  updateFunc(new_values, last_sum):
    return sum(new_values) + (last_sum or 0)

lines = ssc.socketTextStream(sys.argv[1], int(sys.argv[2]))

# RDD with initial state (key, value) pairs
initialStateRDD = sc.parallelize([])

running_counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))\
    .map(lambda word: (word, 1))\
    .updateStateByKey(updateFunc, initialRDD=initialStateRDD)
    
running_counts.pprint()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

两者的主要区别在于使用了updateStateByKey方法，该方法将执行前面提到的执行加和的updateFunc。updateStateByKey是Spark Streaming的方法，用于对数据流执行计算，并以有利于性能的方式更新每个key的状态。通常在Spark 1.5及更早版本中使用updateStateByKey，这些有状态的全局聚合的性能与状态的大小成比例，从Spark 1.6起，应该使用mapWithState。

Structured Streaming

概述

对于Spark 2.0，Apache Spark社区致力于通过引入结构化流（structured streaming）的概念来简化流，结构化流将Streaming概念与Dataset/DataFrame相结合。结构化流式引入的是增量，当处理一系列数据块时，结构化流不断地将执行计划应用在所接收的每个新数据块集合上。通过这种运行方式，引擎可以充分利用Spark DataFrame/Dataset所包含的优化功能，并将其应用于传入的数据流。

  1. 微批处理：Structured Streaming默认使用微批处理执行模型，这意味着Spark流计算引擎会定期检查流数据源，并对自上一批次结束后到达的新数据执行批量查询。（数据到达和得到处理并输出结果之间的延时超过100毫秒）
  2. 持续处理：Spark从2.3.0版本开始引入了持续处理的试验性功能，可以实现流计算的毫秒级延迟。
    在持续处理模式下，Spark不再根据触发器来周期性启动任务，而是启动一系列的连续读取、处理和写入结果的长时间运行的任务。

应用案例及数据源

编写Structured Streaming程序的基本步骤包括：

  1. 创建输入数据源
  2. 定义流计算过程
  3. 启动流计算并输出结果

我们来看一下使用updateStateByKey的有状态流的文字计数脚本，并将其改成一个Structured Streaming的文字计数脚本：

#!/usr/bin/env python3

# Import necessary classes and create a local SparkSession
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import split
from pyspark.sql.functions import explode

spark = SparkSession \
    .builder \
    .appName("StructuredNetworkWordCount") \
    .getOrCreate()
    
# from connection to localhost: 9999
lines = spark \
    .readStream \
    .format("socket") \
    .option("host", "localhost") \
    .option("port", 9999) \
    .load()

# split lines into words
words = lines.select(
  explode(
         split(lines.value, " ")
  ).alias("word")
  )

# Generate runing word count
wordCounts = words.groupBy("word").count()

# 输出至控制台
query = wordCounts \
    .writeStream \
    .outputMode("complete") \
    .format("console") \
    .trigger(processingTime="8 seconds") \
    .start()
    
query.awaitTermination()

取而代之的，流那部分的代码是通过调用readStream来初始化的，我们可以使用熟悉的DataFrame groupBy语句和count来生成运行的文字计数。
由于程序中需要用到拆分字符串和展开数组内的所有单词的功能，所以引用了来自pyspark.sql.functions里面的split和explode函数。
让我们回到第一个终端运行我们的nc作业：

$ nc -lk 9999

检查以下输出。如你所见，你既能得到有状态流的优势，还能使用更为熟悉的DataFrame API：

-------------------------------------------
Batch: 0
-------------------------------------------
+----+-----+
|word|count|
+----+-----+
| cat|    1|
| dog|    3|
+----+-----+

-------------------------------------------
Batch: 1
-------------------------------------------
+----+-----+
|word|count|
+----+-----+
| cat|    2|
| dog|    3|
| owl|    1|
+----+-----+

-------------------------------------------
Batch: 2
-------------------------------------------
+----+-----+
|word|count|
+----+-----+
| cat|    2|
| dog|    4|
| owl|    2|
+----+-----+

数据流：通过调用readStream来初始化。支持的格式包括文件流（csv、json、orc、parquet、text）、Kafka、套接字流（socket）、Rate源等。

lines = spark \
    .readStream \
    .format("kafka") \
    .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \
    .option("subscribe", 'wordcount-topic') \
    .load()

输出：DataFrame/Dataset的.writeStream()方法将会返回DataStreamWriter接口，接口通过.start()真正启动流计算，并将DataFrame/Dataset写入到外部的输出接收器，DataStreamWriter接口有以下几个主要函数：

  1. format：接收器类型。
  2. outputMode：输出模式，指定写入接收器的内容，可以是Append模式、Complete模式或Update模式。
  3. queryName：查询的名称，可选，用于标识查询的唯一名称。
  4. trigger：触发间隔，可选，设定触发间隔，如果未指定，则系统将在上一次处理完成后立即检查新数据的可用性。如果由于先前的处理尚未完成导致超过触发间隔，则系统将在处理完成后立即触发新的查询。

输出模式用于指定写入接收器的内容，主要有以下几种：

  • Append模式：只有结果表中自上次触发间隔后增加的新行，才会被写入外部存储器。这种模式一般适用于“不希望更改结果表中现有行的内容”的使用场景。
  • Complete模式：已更新的完整的结果表可被写入外部存储器。
  • Update模式：只有自上次触发间隔后结果表中发生更新的行，才会被写入外部存储器。这种模式与Complete模式相比，输出较少，如果结果表的部分行没有更新，则不会输出任何内容。当查询不包括聚合时，这个模式等同于Append模式。
query = windowedCounts \
    .writeStream \
    .outputMode("complete") \
    .format("console") \
    .option('truncate', 'false') \
    .trigger(processingTime="10 seconds") \
    .start()
query.awaitTermination()

参考链接：