概述

实时/离线

• 实时：Spark是每个3秒或者5秒更新一下处理后的数据，这个是按照时间切分的伪实时。真正的实时是根据事件触发的数据计算，处理精度达到ms级别。
• 离线：数据是落盘后再处理，一般处理的数据是昨天的数据，处理精度是天。

SparkStreaming简介

1. 支持的输入源：Kafka, Flume, HDFS等
2. 数据输入后，可以用RDD处理数据
3. 结果可以保存在很多地方，比如HDFS，数据库等

SparkStreaming架构

DStream

SparkCore的基本单位RDD
SparkSQL的基本单位是DataFreme, DataSet
Spark Streaming的基本单位是Dstream

每个时间区间内收到的RDD组成的序列就是DStream.因此每个时间段的数据之间是独立的，如果需要汇总，需要指定相应的时间间隔。

架构图

由于接收方和计算方是两个节点，如果接收方和计算方的速度不一致，会存在数据挤压或者计算方空闲等待数据的问题。

DirectAPI : 为了解决该问题，后续新版本增加了Direct, 通过Executor计算方来控制数据的消费速度。

Hello World案例

1. 添加依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId>
        <version>3.3.1</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
        <version>3.3.1</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.12</artifactId>
    <version>3.3.1</version>
 </dependency>
</dependencies>

2. 编写代码，入口为javaStreamingContext, 必须设置时间间隔。

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.streaming.Duration;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies;
import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils;
import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;


public class Test01_HelloWorld {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建流环境
        JavaStreamingContext javaStreamingContext = new JavaStreamingContext("local[*]", "HelloWorld", Duration.apply(3000));

        // 创建配置参数
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092");
        map.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        map.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        map.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"atguigu");
        map.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,"latest");

        // 需要消费的主题
        ArrayList<String> strings = new ArrayList<>();
        strings.add("topic_db");

        JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> directStream = KafkaUtils.createDirectStream(javaStreamingContext, LocationStrategies.PreferBrokers(), ConsumerStrategies.<String, String>Subscribe(strings,map));

        JavaDStream<String> flatMap = directStream.flatMap(new FlatMapFunction<ConsumerRecord<String, String>, String>() {
            @Override
            public Iterator<String> call(ConsumerRecord<String, String> consumerRecord) throws Exception {
                String[] words = consumerRecord.value().split(" ");
                return Arrays.stream(words).iterator();
            }
        });
		
        flatMap .print();
        // 执行流的任务
        javaStreamingContext.start();
        javaStreamingContext.awaitTermination();//线程阻塞
    }
}

window算子窗口操作

由于不同的DStream之间是独立，如果相同统计比DStream时间间隔更大的时间范围内的数据，可以使用窗口操作。

窗口时长：计算内容的时间范围
滑动步长：隔多久触发一次计算

//4 添加窗口 窗口大小12s 滑动步长6s
        JavaPairDStream<String, Long> word2oneDStreamBywindow = word2oneDStream.window(Duration.apply(12000L), Duration.apply(6000L));

        //5 对加过窗口的数据流进行计算
        JavaPairDStream<String, Long> resultDStream = word2oneDStreamBywindow.reduceByKey((v1, v2) -> v1 + v2);