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高级Java人才培训专家-3-Structured Streaming.doc

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Structured Streaming

1. Structured Streaming基本概述

Structured Streaming 是基于 Spark SQL 引擎构建的可扩展和容错流处理引擎. 基于

Structured Streaming可以像对静态数据的批处理一样的进行流式计算操作. Spark SQL 引擎将负

责以增量和连续的方式运行它，并随着流数据的不断到达而更新最终结果. 可以使用 Scala、

Java、Python 或 R 中的Dataset/DataFrame API来表示流聚合、事件时间窗口、流到批处理连接

等

计算在同一个优化的 Spark SQL 引擎上执行。最后，系统通过检查点和预写日志确保端到端

的精确一次容错保证。简而言之，结构化流式处理提供快速、可扩展、容错、端到端的一次性流

处理，用户无需对流式处理进行推理。

在内部，默认情况下，结构化流查询使用微批处理引擎处理，该引擎将数据流作为一系列小

批量作业处理，从而实现低至 100 毫秒的端到端延迟和一次性容错保证. 但是，从 Spark 2.3 开

始，Spark引入了一种新的低延迟处理模式，称为Continuous Processing，它可以实现低至 1 毫

秒的端到端延迟，并保证至少一次。在不更改查询中的 Dataset/DataFrame 操作的情况下，能

够根据应用程序要求选择对应的模式。

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Structured Streaming 主要特点:

 1- 增量查询模式(incremental query model):

Structured Streaming 将会在新增的流式数据上不断执行增量查询，同时代码的写法和批处理 API

（基于Dataframe和Dataset API）完全一样，而且这些API非常的简单。

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 2- 支持端到端应用(Support for end-to-end application)

Structured Streaming 和内置的 connector 使的 end-to-end 程序写起来非常的简单，而且

"correct by default"。数据源和sink满足 "exactly-once" 语义，这样我们就可以在此基础上更好地和

外部系统集成。

 3- 复用 Spark SQL 执行引擎

Spark SQL 执行引擎做了非常多的优化工作，比如执行计划优化、codegen、内存管理等。这也是

Structured Streaming取得高性能和高吞吐的一个原因。

2. Structured Streaming 入口案例

需求: 监听node1节点的9999的端口号, 从端口号中获取单词数据, 将其转换为DF进行单词统

计

 1- 构建SparkSession对象

说明: Structured Streaming 是基于 spark SQL的, 故也是采用统一的入口

from pyspark.sql import SparkSession

from pyspark.sql.functions import explode

from pyspark.sql.functions import split

import os

os.environ["SPARK_HOME"] = "/export/server/spark"

os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "/root/anaconda3/bin/python"

os.environ["PYSPARK_DRIVER_PYTHON"] = "/root/anaconda3/bin/python"

spark = SparkSession \

.builder \

.appName("StructuredNetworkWordCount") \

.getOrCreate()

 2- 构建一个支持流式的dataFrame, 监听 node1:9999, 将其转换为DF

lines_df = spark \

.readStream \

.format("socket") \

.option("host", "localhost") \

.option("port", 9999) \

.load()

 3- 基于DF进行数据处理即可: 此部分与spark SQL 是一致的

Words_df = lines_df.select(

explode(

split(lines.value, " ")

).alias("word"))

wordCounts_df = words_df.groupBy("word").count()

 4- 启动程序

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query = Words_df \

.writeStream \

.outputMode("complete") \

.format("console") \

.start()

# 等待查询终止, 防止查询处于活动状态时进程退出

query.awaitTermination()

测试:

在node1中安装nc命令, 开启9999连接, 写入数据操作

# 下载

yum -y install nc

# 连接9999端口, 即可发送数据

nc -lk 9999

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可能出现的问题:

3. 编程模型

Structured Streaming的模型十分简洁，易于理解。一个流的数据源从逻辑上来说就是一个不

断增长的动态表格，随着时间的推移，新数据被持续不断地添加到表格的末尾，用户可以使用

Dataset/DataFrame 或者 SQL 来对这个动态数据源进行实时查询。

如下图所示，通过将流式数据理解成一张不断增长的表，从而就可以像操作批的静态数据一样

来操作流数据了。

 在这个模型中，主要存在下面几个组成部分：

1：Input Table（Unbounded Table），流式数据的抽象表示，没有限制边界的，表的数据源源不

断增加；

2：Query，对 Input Table 的增量式查询，只要Input Table中有数据，立即（默认情况）执行查

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