spark--Structured Streaming实战-★★★★

http://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html#overview

Source-数据源

• file source
• kafka source
  • 开发使用
• scoket source
  • 这里案例使用
• rate souce

package cn.hanjiaxiaozhi.structedstream
​
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger
import org.apache.spark.sql.{
    
    DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}
​
/**
 * Author hanjiaxiaozhi
 * Date 2020/7/26 16:35
 * Desc 演示使用StructuredStreaming读取Socket数据并做WordCount
 */
object WordCount {
    
    
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    
    //1.准备StructuredStreaming执行环境
    //SparkContext?--RDD
    //SparkSession?--DataFrame/DataSet
    //StreamingContext?--DStream
    //这里应该要使用SparkSession,因为StructuredStreaming的编程API还是DataFrame/DataSet
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder.appName("wc").master("local[*]").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")
​
    //2.读取node01:9999端口的数据
    val df: DataFrame = spark.readStream//表示使用DataFrame/DataSet做流处理并加载数据
      .option("host", "node01")//指定ip
      .option("port", 9999)//指定端口
      .format("socket")//指定数据源为socket
      .load()//开始加载数据
​
    //3.做WordCount
    import spark.implicits._
    val ds: Dataset[String] = df.as[String]
    val result: Dataset[Row] = ds.flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count().sort($"count".desc)
​
    //4.输出结果
    //result.show()//错误,这是离线处理是的输出,现在做实时处理
    //Queries with streaming sources must be executed with writeStream.start();;
    result.writeStream
      .format("console")//指定往控制台输出
      .outputMode("complete")//输出模式,complete表示每次将所有数据都输出
      .trigger(Trigger.ProcessingTime(0))//触发计算的时间间隔,0表示尽可能快的触发执行,//If `interval` is 0, the query will run as fast as possible.
      .start()//开启
      .awaitTermination()//等待结束
​
    //可以观察到确实可以完成WordCount计算,并且自动做了和历史数据的聚合,API使用起来比SparkStreaming要简单
  }
}

Operation-操作

• 通过查看官网可以知道,StructuredStreaming做流式数据处理的API和之前学习的DataFrame/DataSet的用法基本类似

OutPut-输出

OutputModes-输出模式

package cn.hanjiaxiaozhi.structedstream
​
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger
import org.apache.spark.sql.{
    
    DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}
​
/**
 * Author hanjiaxiaozhi
 * Date 2020/7/26 16:35
 * Desc 演示使用StructuredStreaming读取Socket数据并做WordCount
 */
object WordCount {
    
    
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    
    //1.准备StructuredStreaming执行环境
    //SparkContext?--RDD
    //SparkSession?--DataFrame/DataSet
    //StreamingContext?--DStream
    //这里应该要使用SparkSession,因为StructuredStreaming的编程API还是DataFrame/DataSet
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder.appName("wc").master("local[*]").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")
​
    //2.读取node01:9999端口的数据
    val df: DataFrame = spark.readStream//表示使用DataFrame/DataSet做流处理并加载数据
      .option("host", "node01")//指定ip
      .option("port", 9999)//指定端口
      .format("socket")//指定数据源为socket
      .load()//开始加载数据
​
    //3.做WordCount
    import spark.implicits._
    val ds: Dataset[String] = df.as[String]
    val result: Dataset[Row] = ds.flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count().sort($"count".desc)
​
    //4.输出结果
    //result.show()//错误,这是离线处理是的输出,现在做实时处理
    //Queries with streaming sources must be executed with writeStream.start();;
    result.writeStream
      .format("console")//指定往控制台输出
      .outputMode("complete")//输出模式,complete表示每次将所有数据都输出,必须包含聚合
      //.outputMode("append")//默认模式,表示输出新增的行,只支持简单查询,不支持聚合//Append output mode not supported when there are streaming aggregations on streaming
      //.outputMode("update")//更新模式,表示输出有更新的行,不支持排序//Sorting is not supported on streaming DataFrames/Datasets
      .trigger(Trigger.ProcessingTime(0))//触发计算的时间间隔,0表示尽可能快的触发执行,//If `interval` is 0, the query will run as fast as possible.
      .start()//开启
      .awaitTermination()//等待结束
​
    //可以观察到确实可以完成WordCount计算,并且自动做了和历史数据的聚合,API使用起来比SparkStreaming要简单
  }
}

OutputSinks-输出位置

package cn.hanjiaxiaozhi.structedstream
​
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.streaming.{
    
    StreamingQuery, Trigger}
import org.apache.spark.sql.{
    
    DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}
​
/**
 * Author hanjiaxiaozhi
 * Date 2020/7/26 16:35
 * Desc 演示使用StructuredStreaming读取Socket数据并做WordCount
 */
object WordCount2 {
    
    
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    
    //1.准备StructuredStreaming执行环境
    //SparkContext?--RDD
    //SparkSession?--DataFrame/DataSet
    //StreamingContext?--DStream
    //这里应该要使用SparkSession,因为StructuredStreaming的编程API还是DataFrame/DataSet
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder.appName("wc").master("local[*]").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")
​
    //2.读取node01:9999端口的数据
    val df: DataFrame = spark.readStream//表示使用DataFrame/DataSet做流处理并加载数据
      .option("host", "node01")//指定ip
      .option("port", 9999)//指定端口
      .format("socket")//指定数据源为socket
      .load()//开始加载数据
​
    //3.做WordCount
    import spark.implicits._
    val ds: Dataset[String] = df.as[String]
    val result: Dataset[Row] = ds.flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count().sort($"count".desc)
​
    //4.输出结果--输出到内存表,方便后续使用sql进行查询
    val query: StreamingQuery = result.writeStream
      .format("memory") //表示输出到内存表
      .queryName("t_memory") //起个表名
      .outputMode("complete")
      //.trigger(Trigger.ProcessingTime(0))//不指定也有默认值0
      .start()//开启
      //.awaitTermination() //如果awaitTermination在这里写,后面的查询没有计划执行了!
​
    //在这里可以一直去查询内存表
    while (true){
    
    
      Thread.sleep(5000)//每隔5s查一次内存表,看看表中的数据,方便测试
      spark.sql("select * from t_memory").show()
    }
​
    query.awaitTermination()//等待停止
  }
}

​