【Spark分布式内存计算框架——Spark Streaming】4.入门案例（下）Streaming 工作原理

2.3 Streaming 工作原理

SparkStreaming处理流式数据时，按照时间间隔划分数据为微批次（Micro-Batch），每批次数据当做RDD，再进行处理分析。

以上述词频统计WordCount程序为例，讲解Streaming工作原理。

创建 StreamingContext
当SparkStreaming流式应用启动（streamingContext.start）时，首先创建StreamingContext流式上下文实例对象，整个流式应用环境构建，底层还是SparkContext。

当StreamingContext对象构建以后，启动接收器Receiver，专门从数据源端接收数据，此接收器作为Task任务运行在Executor中，一直运行（Long Runing），一直接收数据。

从WEB UI界面【Jobs Tab】可以看到【Job-0】是一个Receiver接收器，一直在运行，以Task方式运行，需要1Core CPU。

可以从多个数据源端实时消费数据进行处理，例如从多个TCP Socket接收数据，对每批次数据进行词频统计，使用DStream#union函数合并接收数据流，演示代码如下：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
/**
* 从TCP Socket 中读取数据，对每批次（时间为5秒）数据进行词频统计，将统计结果输出到控制台。
* TODO: 从多个Socket读取流式数据，进行union合并
*/
object StreamingDStreamUnion {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// TODO: 1. 构建StreamingContext流式上下文实例对象
val ssc: StreamingContext = {
// a. 创建SparkConf对象，设置应用配置信息
val sparkConf = new SparkConf()
.setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
.setMaster("local[4]")
// b.创建流式上下文对象, 传递SparkConf对象，TODO: 时间间隔 -> 用于划分流式数据为很多批次Batch
val context = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
// c. 返回
context
}
// TODO: 2. 从数据源端读取数据，此处是TCP Socket读取数据
/*
def socketTextStream(
hostname: String,
port: Int,
storageLevel: StorageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2
): ReceiverInputDStream[String]
*/
val inputDStream01: DStream[String] = ssc.socketTextStream("node1.itcast.cn", 9999)
val inputDStream02: DStream[String] = ssc.socketTextStream("node1.itcast.cn", 9988)
// 合并两个DStream流
val inputDStream: DStream[String] = inputDStream01.union(inputDStream02)
// TODO: 3. 对每批次的数据进行词频统计
val resultDStream: DStream[(String, Int)] = inputDStream
// 过滤不合格的数据
.filter(line => null != line && line.trim.length > 0)
// 按照分隔符划分单词
.flatMap(line => line.trim.split("\\s+"))
// 转换数据为二元组，表示每个单词出现一次
.map(word => (word, 1))
// 按照单词分组，聚合统计
.reduceByKey((tmp, item) => tmp + item)
// TODO: 4. 将结果数据输出 -> 将每批次的数据处理以后输出
resultDStream.print(10)
// TODO: 5. 对于流式应用来说，需要启动应用
ssc.start()
// 流式应用启动以后，正常情况一直运行（接收数据、处理数据和输出数据），除非人为终止程序或者程序异常停止
ssc.awaitTermination()
// 关闭流式应用(参数一：是否关闭SparkContext，参数二：是否优雅的关闭）
ssc.stop(stopSparkContext = true, stopGracefully = true)
}
}

接收器接收数据
启动每个接收器Receiver以后，实时从数据源端接收数据（比如TCP Socket），也是按照时间间隔将接收的流式数据划分为很多Block（块）。

接收器 Receiver划分流式数据的时间间隔BlockInterval ，默认值为 200ms，通过属性【spark.streaming.blockInterval】设置。接收器将接收的数据划分为Block以后，按照设置的存储级别对Block进行存储，从TCP Socket中接收数据默认的存储级别为：MEMORY_AND_DISK_SER_2，先存储内存，不足再存储磁盘，存储2副本。

从TCP Socket消费数据时可以设置Block存储级别，演示代码如下：

// TODO: 2. 从数据源端读取数据，此处是TCP Socket读取数据
/*
def socketTextStream(
hostname: String,
port: Int,
storageLevel: StorageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2
): ReceiverInputDStream[String]
*/
val inputDStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream(
"node1.itcast.cn", //
9999, //
// TODO: 设置Block存储级别为先内存，不足磁盘，副本为1
storageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK
)

汇报接收Block报告
接收器Receiver将实时汇报接收的数据对应的Block信息，当BatchInterval时间达到以后，StreamingContext将对应时间范围内数据block当做RDD，加载SparkContextt处理数据。

以此循环处理流式的数据，如下图所示：

Streaming 工作原理总述
整个Streaming运行过程中，涉及到两个时间间隔：

• 批次时间间隔：BatchInterval
  • 每批次数据的时间间隔，每隔多久加载一个Job；
• Block时间间隔：BlockInterval
  • 接收器划分流式数据的时间间隔，可以调整大小哦，官方建议最小值不能小于50ms；
  • 默认值为200ms，属性：spark.streaming.blockInterval，调整设置
    

官方案例：

BatchInterval： 1s = 1000ms = 5 * BlockInterval
每批次RDD数据中，有5个Block，每个Block就是RDD一个分区数据

从代码层面结合实际数据处理层面来看，Streaming处理原理如下，左边为代码逻辑，右边为实际每批次数据处理过程。

具体运行数据时，每批次数据依据代码逻辑执行。

// TODO: 3. 对每批次的数据进行词频统计
val resultDStream: DStream[(String, Int)] = inputDStream
// 过滤不合格的数据
.filter(line => null != line && line.trim.length > 0)
// 按照分隔符划分单词
.flatMap(line => line.trim.split("\\s+"))
// 转换数据为二元组，表示每个单词出现一次
.map(word => (word, 1))
// 按照单词分组，聚合统计
.reduceByKey((tmp, item) => tmp + item)
// TODO: 4. 将结果数据输出 -> 将每批次的数据处理以后输出
resultDStream.print(10)

流式数据流图如下：