3.3 流式应用状态
使用SparkStreaming处理实际实时应用业务时，针对不同业务需求，需要使用不同的函数。SparkStreaming流式计算框架，针对具体业务主要分为三类，使用不同函数进行处理：
业务一：无状态Stateless
- 使用transform和foreacRDD函数
- 比如实时增量数据ETL：实时从Kafka Topic中获取数据，经过初步转换操作，存储到Elasticsearch索引或HBase表中。
业务二：有状态State
- 双十一大屏幕所有实时累加统计数字（比如销售额和销售量等），比如销售额、网站PV、UV等等；
- 函数：updateStateByKey、mapWithState
业务三：窗口统计
- 每隔多久时间统计最近一段时间内数据，比如饿了么后台报表，每隔5分钟统计最近20分钟订单数。
- 苏宁搜索推荐时：
- 数据分析：统计搜索行为时间跨度，86%的搜索行为在5分钟内完成、90%的在10分钟内完成（从搜索开始到最后一次点击结果列表时间间隔）；
- NDCG实时计算时间范围设定在15分钟，时间窗口为 15 分钟，步进 5 分钟，意味着每 5 分钟计算一次。每次计算，只对在区间［15 分钟前， 10 分钟前］发起的搜索行为进行 NDCG 计算，这样就不会造成重复计算
Normalized Discounted Cumulative Gain，即 NDCG，常用作搜索排序的评价指标，理想情况下排序越靠前的搜索结果，点击概率越大，即得分越高 (gain)。CG = 排序结果的得分求和， discounted 是根据排名，对每个结果得分 * 排名权重，权重 = 1/ log(1 + 排名) ，排名越靠前的权重越高。首先我们计算理想 DCG（称之为 IDCG），再根据用户点击结果， 计算真实的 DCG， NDCG = DCG / IDCG，值越接近 1， 则代表搜索结果越好。
4. 集成 Kafka
在实际项目中，无论使用Storm还是SparkStreaming与Flink，主要从Kafka实时消费数据进行处理分析，流式数据实时处理技术架构大致如下：
技术栈： Flume/SDK/Kafka Producer API -> KafKa —> SparkStreaming/Flink/Storm（Hadoop YARN） -> Redis -> UI
1）、阿里工具Canal：监控MySQL数据库binlog文件，将数据同步发送到Kafka Topic中
https://github.com/alibaba/canal
https://github.com/alibaba/canal/wiki/QuickStart
2）、Maxwell：实时读取MySQL二进制日志binlog，并生成 JSON 格式的消息，作为生产者发送给 Kafka，Kinesis、RabbitMQ、Redis、Google Cloud Pub/Sub、文件或其它平台的应用程序。
http://maxwells-daemon.io/
https://github.com/zendesk/maxwell
扩展：Kafka 相关常见面试题：
1）、Kafka 集群大小（规模），Topic分区函数名及集群配置？
2）、Topic中数据如何管理？数据删除策略是什么？
3）、如何消费Kafka数据？
4）、发送数据Kafka Topic中时，如何保证数据发送成功？
4.1 整合Kafka 0.8.2
Apache Kafka： 最原始功能【消息队列】，缓冲数据，具有发布订阅功能（类似微信公众号）。
回顾 Kafka 概念
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用与大数据实时处理领域。
- 消息队列：Kafka 本质上是一个 MQ（Message Queue），使用消息队列的好处？（面试会问）：
- 解耦：允许我们独立的扩展或修改队列两边的处理过程；
- 可恢复性：即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍可以在系统恢复后被处理；
- 缓冲：有助于解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况；
- 灵活性&峰值处理能力：不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃，消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力；
- 异步通信：消息队列允许用户把消息放入队列但不立即处理它；
- 发布/订阅模式：
一对多，生产者将消息发布到 Topic 中，有多个消费者订阅该主题，发布到 Topic 的消息会被所有订阅者消费，被消费的数据不会立即从 Topic 清除。
Kafka 框架架构图如下所示：
Kafka 存储的消息来自任意多被称为 Producer 生产者的进程，数据从而可以被发布到不同的Topic 主题下的不同 Partition 分区。在一个分区内，这些消息被索引并连同时间戳存储在一起。其它被称为 Consumer 消费者的进程可以从分区订阅消息。Kafka 运行在一个由一台或多台服务器组成的集群上，并且分区可以跨集群结点分布。Kafka 一些重要概念：
1）、Producer： 消息生产者，向 Kafka Broker 发消息的客户端；
2）、Consumer：消息消费者，从 Kafka Broker 取消息的客户端；
3）、Consumer Group：消费者组（CG），消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，提高消费能力。一个分区只能由组内一个消费者消费，消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者；
4）、Broker：一台 Kafka 机器就是一个 Broker。一个集群由多个 Broker 组成。一个 Broker 可以容纳多个 Topic；
5）、Topic：可以理解为一个队列，Topic 将消息分类，生产者和消费者面向的是同一个 Topic；
6）、Partition：为了实现扩展性，提高并发能力，一个非常大的 Topic 可以分布到多个 Broker （即服务器）上，一个 Topic 可以分为多个 Partition，每个 Partition 是一个 有序的队列；
7）、Replica：副本，为实现备份的功能，保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的 Partition 数据不丢失，且 Kafka 仍然能够继续工作，Kafka 提供了副本机制，一个 Topic 的每个分区都有若干个副本，一个 Leader 和若干个 Follower；
8）、Leader：每个分区多个副本的“主”副本，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象，都是 Leader；
9）、Follower：每个分区多个副本的“从”副本，实时从 Leader 中同步数据，保持和 Leader 数据的同步。Leader 发生故障时，某个 Follower 还会成为新的 Leader；
10）、Offset：消费者消费的位置信息，监控数据消费到什么位置，当消费者挂掉再重新恢复的时候，可以从消费位置继续消费；
11）、Zookeeper：Kafka 集群能够正常工作，需要依赖于 Zookeeper，Zookeeper 帮助 Kafka 存储和管理集群信息；
