Spark2.x 入门：DStream 转换操作

DStream转换操作包括无状态转换和有状态转换。
无状态转换：每个批次的处理不依赖于之前批次的数据。
有状态转换：当前批次的处理需要使用之前批次的数据或者中间结果。有状态转换包括基于滑动窗口的转换和追踪状态变化的转换(updateStateByKey)。

DStream无状态转换操作

下面给出一些无状态转换操作的含义：

map(func) ：对源DStream的每个元素，采用func函数进行转换，得到一个新的DStream；
flatMap(func)：与map相似，但是每个输入项可用被映射为0个或者多个输出项；
filter(func)：返回一个新的DStream，仅包含源DStream中满足函数func的项；
repartition(numPartitions)：通过创建更多或者更少的分区改变DStream的并行程度；
union(otherStream)：返回一个新的DStream，包含源DStream和其他DStream的元素；
count()：统计源DStream中每个RDD的元素数量；
reduce(func)：利用函数func聚集源DStream中每个RDD的元素，返回一个包含单元素RDDs的新DStream；
countByValue()：应用于元素类型为K的DStream上，返回一个（K，V）键值对类型的新DStream，每个键的值是在原DStream的每个RDD中的出现次数；
reduceByKey(func, [numTasks])：当在一个由(K,V)键值对组成的DStream上执行该操作时，返回一个新的由(K,V)键值对组成的DStream，每一个key的值均由给定的recuce函数（func）聚集起来；
join(otherStream, [numTasks])：当应用于两个DStream（一个包含（K,V）键值对,一个包含(K,W)键值对），返回一个包含(K, (V, W))键值对的新DStream；
cogroup(otherStream, [numTasks])：当应用于两个DStream（一个包含（K,V）键值对,一个包含(K,W)键值对），返回一个包含(K, Seq[V], Seq[W])的元组；
transform(func)：通过对源DStream的每个RDD应用RDD-to-RDD函数，创建一个新的DStream。支持在新的DStream中做任何RDD操作。

无状态转换操作实例：我们之前《Spark2.1.0入门：套接字流(DStream)》部分介绍的词频统计，就是采用无状态转换，每次统计，都是只统计当前批次到达的单词的词频，和之前批次无关，不会进行累计。

DStream有状态转换操作

对于DStream有状态转换操作而言，当前批次的处理需要使用之前批次的数据或者中间结果。有状态转换包括基于滑动窗口的转换和追踪状态变化(updateStateByKey)的转换。

滑动窗口转换操作

滑动窗口转换操作的计算过程如下图所示，我们可以事先设定一个滑动窗口的长度（也就是窗口的持续时间），并且设定滑动窗口的时间间隔（每隔多长时间执行一次计算），然后，就可以让窗口按照指定时间间隔在源DStream上滑动，每次窗口停放的位置上，都会有一部分DStream被框入窗口内，形成一个小段的DStream，这时，就可以启动对这个小段DStream的计算。

滑动窗口转换操作是对每个滑动窗口内的数据进行计算。

这里写图片描述

下面给给出一些窗口转换操作的含义：

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；
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）；
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。

在《Spark2.1.0入门：Apache Kafka作为DStream数据源》内容中，已经使用了窗口转换操作，也就是，在KafkaWordCount.scala代码中，你可以找到下面这一行：

val wordCounts = pair.reduceByKeyAndWindow(_ + _,_ - _,Minutes(2),Seconds(10),2)

这行代码中就是一个窗口转换操作reduceByKeyAndWindow，其中，Minutes(2)是滑动窗口长度，Seconds(10)是滑动窗口时间间隔（每隔多长时间滑动一次窗口）。reduceByKeyAndWindow中就使用了加法和减法这两个reduce函数，加法和减法这两种reduce函数都是“可逆的reduce函数”，也就是说，当滑动窗口到达一个新的位置时，原来之前被窗口框住的部分数据离开了窗口，又有新的数据被窗口框住，但是，这时计算窗口内单词的词频时，不需要对当前窗口内的所有单词全部重新执行统计，而是只要把窗口内新增进来的元素，增量加入到统计结果中，把离开窗口的元素从统计结果中减去，这样，就大大提高了统计的效率。尤其对于窗口长度较大时，这种“逆函数”带来的效率的提高是很明显的。

updateStateByKey操作

当我们需要在跨批次之间维护状态时，就必须使用updateStateByKey操作。
下面我们就给出一个具体实例。我们还是以前面在《Spark2.1.0入门：套接字流(DStream)》讲过的NetworkWordCount为例子来介绍，在之前的套接字流的介绍中，我们统计单词词频采用的是无状态转换操作，也就是说，每个批次的单词发送给NetworkWordCount程序处理时，NetworkWordCount只对本批次内的单词进行词频统计，不会考虑之前到达的批次的单词，所以，不同批次的单词词频都是独立统计的。
对于有状态转换操作而言，本批次的词频统计，会在之前批次的词频统计结果的基础上进行不断累加，所以，最终统计得到的词频，是所有批次的单词的总的词频统计结果。
下面，我们来改造一下在套接字流介绍过的NetworkWordCount程序。

新建NetworkWordCountStateful.scala代码文件，在里面输入以下代码：

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.storage.StorageLevel

object NetworkWordCountStateful {
  def main(args: Array[String]) {
    //定义状态更新函数
    val updateFunc = (values: Seq[Int], state: Option[Int]) => {
      val currentCount = values.foldLeft(0)(_ + _)
      val previousCount = state.getOrElse(0)
      Some(currentCount + previousCount)
    }
        
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCountStateful")
    val sc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
    sc.checkpoint("file:///usr/local/spark/mycode/streaming/stateful/")    //设置检查点，检查点具有容错机制
    val lines = sc.socketTextStream("localhost", 9999)
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wordDstream = words.map(x => (x, 1))
    val stateDstream = wordDstream.updateStateByKey[Int](updateFunc)
    stateDstream.print()
    sc.start()
    sc.awaitTermination()
  }
}

Spark Streaming的updateStateByKey可以把DStream中的数据按key做reduce操作，然后对各个批次的数据进行累加。注意，wordDstream.updateStateByKey[Int]每次传递给updateFunc函数两个参数，其中，第一个参数是某个key（即某个单词）的当前批次的一系列值的列表（Seq[Int]形式）,updateFunc函数中 val currentCount = values.foldLeft(0)(_ + _) 的作用（请参考之前章节“fold操作”的介绍），就是计算这个被传递进来的与某个key对应的当前批次的所有值的总和，也就是当前批次某个单词的出现次数，保存在变量currentCount中。传递给updateFunc函数的第二个参数是某个key的历史状态信息，也就是某个单词历史批次的词频汇总结果。实际上，某个单词的历史词频应该是一个Int类型，这里为什么要采用Option[Int]呢？
Option[Int]是类型 Int的容器（请参考之前章节“模式匹配”了解Option类的使用方法），更确切地说，你可以把它看作是某种集合，这个特殊的集合要么只包含一个元素（即单词的历史词频），要么就什么元素都没有（这个单词历史上没有出现过，所以没有历史词频信息）。之所以采用 Option[Int]保存历史词频信息，这是因为，历史词频可能不存在，很多时候，在值不存在时，需要进行回退，或者提供一个默认值，Scala 为Option类型提供了getOrElse方法，以应对这种情况。 state.getOrElse(0)的含义是，如果该单词没有历史词频统计汇总结果，那么，就取值为0，如果有历史词频统计结果，就取历史结果，然后赋值给变量previousCount。最后，当前值和历史值进行求和，并包装在Some中返回。

build.sbt

name := "Simple Project"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.11.8"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-streaming" % "2.1.0"

启动以上程序，新打开一个窗口作为nc窗口，启动nc程序：

nc -lk 9999
//在这个窗口中手动输入一些单词
hadoop
spark
hadoop
spark
hadoop
spark

然后，你切换到刚才的监听窗口，会发现，已经输出了词频统计信息：

-------------------------------------------
Time: 1479890485000 ms
-------------------------------------------
(spark,1)
(hadoop,1)

-------------------------------------------
Time: 1479890490000 ms
-------------------------------------------
(spark,2)
(hadoop,3)