01 什么是Spark Streaming
Spark Streaming是Spark Core API（Spark RDD）的扩展，支持对实时数据流进行可伸缩、高吞吐量、容错处理。数据可以从Kafka、Flume、Kinesis或TCP Socket等多种来源获取，并且可以使用复杂的算法处理数据，这些算法由map()、reduce()、join()和window()等高级函数表示。处理后的数据可以推送到文件系统、数据库等存储系统。事实上，可以将Spark的机器学习和图形处理算法应用于数据流。
Spark Streaming的主要优点如下：
易于使用。Spark Streaming提供了很多高级操作算子，允许以编写批处理作业的方式编写流式作业。它支持Java、Scala和Python语言。
易于与Spark体系整合。通过在Spark Core上运行Spark Streaming，可以在Spark Streaming中使用与Spark RDD相同的代码进行批处理，构建强大的交互应用程序，而不仅仅是数据分析。
02 Spark Streaming工作原理
Spark Streaming接收实时输入的数据流，并将数据流以时间片（秒级）为单位拆分成批次，然后将每个批次交给Spark引擎（Spark Core）进行处理，最终生成以批次组成的结果数据流。
Spark Streaming提供了一种高级抽象，称为DStream（Discretized Stream）。DStream表示一个连续不断的数据流，它可以从Kafka、Flume和Kinesis等数据源的输入数据流创建，也可以通过对其他DStream应用高级函数（例如map()、reduce()、join()和window()）进行转换创建。在内部，对输入数据流拆分成的每个批次实际上是一个RDD，一个DStream则由多个RDD组成，相当于一个RDD序列
DStream中的每个RDD都包含来自特定时间间隔的数据。
应用于DStream上的任何操作实际上都是对底层RDD的操作。例如，对一个DStream应用flatMap()算子操作，实际上是对DStream中每个时间段的RDD都执行一次flatMap()算子，生成对应时间段的新RDD，所有的新RDD组成了一个新Dstream。
03 输入DStream和Receiver
输入DStream表示从数据源接收的输入数据流，每个输入DStream（除了文件数据流之外）都与一个Receiver对象相关联，该对象接收来自数据源的数据并将其存储在Spark的内存中进行处理。
如果希望在Spark Streaming应用程序中并行接收多个数据流，可以创建多个输入DStream，同时将创建多个Receiver，接收多个数据流。但需要注意的是，一个Spark Streaming应用程序的Executor是一个长时间运行的任务，它会占用分配给Spark Streaming应用程序的一个CPU内核（占用Spark Streaming应用程序所在节点的一个CPU内核），因此Spark Streaming应用程序需要分配足够的内核（如果在本地运行，则是线程）来处理接收到的数据，并运行Receiver。
在本地运行Spark Streaming应用程序时，不要使用“local”或“local[1]”作为主URL。这两种方式都意味着只有一个线程将用于本地运行任务。如果正在使用基于Receiver的输入DStream（例如Socket、Kafka、Flume等)，那么将使用单线程运行Receiver，导致没有多余的线程来处理接收到的数据（Spark Streaming至少需要两个线程，一个线程用于运行Receiver接收数据，一个线程用于处理接收到的数据）。因此，在本地运行时，应该使用“local[n]”作为主URL，其中n>Receiver的数量（若Spark Streaming应用程序只创建了一个DStream，则只有一个Receiver，n的最小值为2）。
每个Spark应用程序都有各自独立的一个或多个Executor进程负责执行任务。将Spark Streaming应用程序发布到集群上运行时，每个Executor进程所分配的CPU内核数量必须大于Receiver的数量，因为1个Receiver独占1个CPU内核，还需要至少1个CPU内核进行数据的处理，这样才能保证至少两个线程同时进行（一个线程用于运行Receiver接收数据，一个线程用于处理接收到的数据）。否则系统将接收数据，但无法进行处理。若Spark Streaming应用程序只创建了一个DStream，则只有一个Receiver，Executor所分配的CPU内核数量的最小值为2。
04 第一个Spark Streaming程序
假设需要监听TCP Socket端口的数据，实时计算接收到的文本数据中的单词数，步骤如下：
- 导入相应类
导入Spark Streaming所需的类和StreamingContext中的隐式转换，代码如下：
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._- 创建StreamingContext
StreamingContext是所有数据流操作的上下文，在进行数据流操作之前需要先创建该对象。例如，创建一个本地StreamingContext对象，使用两个执行线程，批处理间隔为1秒（每隔1秒获取一次数据，生成一个RDD），代码如下：
val conf = new SparkConf()
.setMaster("local[2]")
.setAppName("NetworkWordCount")
//按照时间间隔为1秒钟切分数据流
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))
- 创建DStream
使用StreamingContext可以创建一个输入DStream，它表示来自TCP源的流数据。例如，从主机名为localhost、端口为9999的TCP源获取数据，代码如下：
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)上述代码中的lines是一个输入DStream，表示从服务器接收的数据流。lines中的每条记录都是一行文本。
- 操作DStream
DStream创建成功后，可以对DStream应用算子操作，生成新的DStream，类似对RDD的操作。例如，按空格字符将每一行文本分割为单词，代码如下：
val words = lines.flatMap(_.split(" "))在本例中，lines的每一行将被分成多个单词，单词组成的数据流则为一个新的DStream，使用words表示。接下来需要统计单词数量，代码如下：
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._ //计算每一批次中的每一个单词数量
val pairs = words.map(word => (word, 1))
val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)
wordCounts.print() //默认打印前10个元素(DStream中的RDD)到控制台
- 启动Spark Streaming
在DStream的创建与转换代码编写完毕后，需要启动Spark Streaming才能真正的开始计算，因此需要在最后添加以下代码：
//开始计算
ssc.start()
//等待计算结束
ssc.awaitTermination()
到此，一个简单的单词计数例子就完成了。
05 Spark Streaming数据源
Spark Streaming提供了两种内置的数据源支持：基本数据源和高级数据源。基本数据源是指文件系统、Socket连接等；高级数据源是指Kafka、Flume、Kinesis等数据源。
- 文件流
对于从任何与HDFS API兼容的文件系统上的文件中读取数据，可以通过以下方式创建DStream：
streamingContext.fileStream[KeyClass, ValueClass, InputFormatClass](dataDirectory)- Socket流
通过监听Socket端口接收数据，例如以下代码，从本地的9999端口接收数据：
//创建一个本地StreamingContext对象，使用两个执行线程，批处理间隔为1秒
val conf = new SparkConf()
.setMaster("local[2]")
.setAppName("NetworkWordCount")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))
//连接localhost:9999获取数据，转为DStream
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
- RDD队列流
使用streamingContext.queueStream(queueOfRDDs)可以基于RDD队列创建DStream。推入队列的每个RDD将被视为DStream中的一批数据，并像流一样进行处理。这种方式常用于测试Spark Streaming应用程序。
下面以Kafka数据源为例，介绍高级数据源的使用。
首先需要在Maven工程中引入Spark Streaming的API依赖库：
org.apache.spark
spark-core_2.11
2.4.0
org.apache.spark
spark-streaming_2.11
2.4.0
然后引入Spark Streaming针对Kafka的第三方依赖库（针对Kafka 0.10版本）：
org.apache.spark
spark-streaming-kafka-0-10_2.11
2.4.0
引入所需库后，可以在Spark Streaming应用程序中使用以下格式代码创建输入DStream：
import org.apache.spark.streaming.kafka._
val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext,
[ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Kafka partitions to consume])
06 DStream操作
与RDD类似，许多普通RDD上可用的操作算子DStream也支持。使用这些算子可以修改输入DStream中的数据，进而创建一个新的DStream。对DStream的操作主要有三种：无状态操作、状态操作、窗口操作。
1、无状态操作
无状态操作指的是，每次都只计算当前时间批次的内容，处理结果不依赖于之前批次的数据，例如每次只计算最近1秒钟时间批次产生的数据。常用的DStream无状态操作算子如表所示。
2、状态操作
状态操作是指，需要把当前时间批次和历史时间批次的数据进行累加计算，即当前时间批次的处理需要使用之前批次的数据或中间结果。使用updateStateByKey()算子可以保留key的状态，并持续不断地用新状态更新之前的状态。使用该算子可以返回一个新的“有状态的”DStream，其中通过对每个key的前一个状态和新状态应用给定的函数来更新每个key的当前状态。
例如，对数据流中的实时单词进行计数，每当接收到新的单词，需要将当前单词数量累加到之前批次的结果中。这里单词的数量就是状态，对单词数量的更新就是状态的更新。定义状态更新函数，实现按批次累加单词数量的代码如下：
/**
* 定义状态更新函数，按批次累加单词数量
* @param values 当前批次某个单词的出现次数，相当于Seq(1,1,1)
* @param state 某个单词上一批次累加的结果，因为可能没有值，所以用Option类型
*/
val updateFunc=(values:Seq[Int],state:Option[Int])=>{
//累加当前批次某个单词的数量
val currentCount=values.foldLeft(0)(+)
//获取上一批次某个单词的数量，默认值0
val previousCount= state.getOrElse(0)
//求和。使用Some表示一定有值，不为None
Some(currentCount+previousCount)
}
将updateFunc函数作为参数传入updateStateByKey()算子即可对DStream中的单词按批次累加，代码如下：
//更新状态，按批次累加
val result:DStream[(String,Int)]= wordCounts.updateStateByKey(updateFunc)
//默认打印DStream中每个RDD中的前10个元素到控制台
result.print()
3、窗口操作
Spark Streaming提供了窗口计算，允许在滑动窗口（某个时间段内的数据）上进行操作。当窗口在DStream上滑动时，位于窗口内的RDD就会被组合起来，并对其进行操作。
假设批处理时间间隔为1秒，现需要每隔2秒对过去3秒的数据进行计算，此时就需要使用滑动窗口计算，计算过程如图所示（相当于一个窗口在DStream上滑动）。
任何窗口计算都需要指定以下两个参数：
窗口长度：窗口覆盖的流数据的时间长度。必须是批处理时间间隔的倍数。
滑动时间间隔：前一个窗口滑动到后一个窗口所经过的时间长度。必须是批处理时间间隔的倍数。
Spark针对窗口计算提供了相应的算子。例如，每隔10秒计算最后30秒的单词数量，代码如下：
val windowedWordCounts = pairsDStream.reduceByKeyAndWindow(
(a: Int, b: Int) => (a + b),
Seconds(30),
Seconds(10)
)
一些常用的窗口操作算子如表。
4、输出操作
输出操作允许将DStream的数据输出到外部系统，如数据库或文件系统。输出操作触发所有DStream转换操作的实际执行，类似于RDD的行动算子。Spark Streaming定义的输出操作如表。
foreachRDD(func)是一个功能强大的算子，它允许将数据发送到外部系统。理解如何正确有效地使用这个算子非常重要。
5、缓存及持久化
与RDD类似，DStream也允许将流数据持久化到内存中。也就是说，在DStream上使用persist()方法可以将该DStream的每个RDD持久化到内存中。这在DStream中的数据需要被计算多次(例如，对同一数据进行多次操作)时非常有用。对于基于窗口的操作，如reduceByWindow()、reduceByKeyAndWindow()，以及基于状态的操作，如updateStateByKey()，这些都默认开启了persist()。因此，基于窗口操作生成的DStream将自动持久化到内存中，而不需要手动调用persist()。
对于通过网络接收的输入流（如Kafka、Flume、Socket等），默认的持久化存储级别被设置为将数据复制到两个节点，以便容错。
6、检查点
Spark Streaming应用程序必须全天候运行，因此与应用程序逻辑无关的故障（例如，系统故障、JVM崩溃等）不应该对其产生影响。为此，Spark Streaming需要对足够的数据设置检查点，存储到容错系统中，使其能够从故障中恢复。Spark Streaming有两种类型的检查点：元数据检查点、数据检查点。
元数据检查点：元数据主要指配置信息、DStream操作、未完成的批次。
数据检查点：将生成的RDD保存到可靠的存储系统（例如HDFS）中。为了避免系统恢复时间的无限增长，将有状态转换的中间RDD定期存储到可靠系统中，以切断依赖链。
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