一.DStream的output操作以及foreachRDD详解
1.output操作概览
2.output操作
DStream中的所有计算，都是由output操作触发的，比如print()。如果没有任何output操作，那么，压根儿就不会执行定义的计算逻辑。
此外，即使你使用了foreachRDD output操作，也必须在里面对RDD执行action操作，才能触发对每一个batch的计算逻辑。否则，光有foreachRDD output操作，在里面没有对RDD执行action操作，也不会触发任何逻辑。
3.foreachRDD详解
通常在foreachRDD中，都会创建一个Connection，比如JDBC Connection，然后通过Connection将数据写入外部存储。
误区一：
在RDD的foreach操作外部，创建Connection
这种方式是错误的，因为它会导致Connection对象被序列化后传输到每个Task中。而这种Connection对象，实际上一般是不支持序列化的，也就无法被传输。
dstream.foreachRDD { rdd =>
val connection = createNewConnection()
rdd.foreach { record => connection.send(record)
}
}
误区二：
在RDD的foreach操作内部，创建Connection
这种方式是可以的，但是效率低下。因为它会导致对于RDD中的每一条数据，都创建一个Connection对象。而通常来说，Connection的创建，是很消耗性能的。
dstream.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreach { record =>
val connection = createNewConnection()
connection.send(record)
connection.close()
}
}
合理方式一：
使用RDD的foreachPartition操作，并且在该操作内部，创建Connection对象，这样就相当于是，为RDD的每个partition创建一个Connection对象，节省资源的多了。
dstream.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
val connection = createNewConnection()
partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))
connection.close()
}
}
合理方式二：
自己手动封装一个静态连接池，使用RDD的foreachPartition操作，并且在该操作内部，从静态连接池中，通过静态方法，获取到一个连接，使用之后再还回去。这样的话，甚至在多个RDD的partition之间，也可以复用连接了。而且可以让连接池采取懒创建的策略，并且空闲一段时间后，将其释放掉。
dstream.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
val connection = ConnectionPool.getConnection()
partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))
ConnectionPool.returnConnection(connection)
}
}
4.foreachRDD实战
案例：改写UpdateStateByKeyWordCount，将每次统计出来的全局的单词计数，写入一份，到MySQL数据库中。
建表语句
create table wordcount (
id integer auto_increment primary key,
updated_time timestamp NOT NULL default CURRENT_TIMESTAMP on update CURRENT_TIMESTAMP,
word varchar(255),
count integer
);
代码如下
package com.hzk.sparkStreaming;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.util.LinkedList;
/**
* 简易版的连接池
* @author Administrator
*
*/
public class ConnectionPool {
// 静态的Connection队列
private static LinkedList<Connection> connectionQueue;
/**
* 加载驱动
*/
static {
try {
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 获取连接，多线程访问并发控制
* @return
*/
public synchronized static Connection getConnection() {
try {
if(connectionQueue == null) {
connectionQueue = new LinkedList<Connection>();
for(int i = 0; i < 10; i++) {
Connection conn = DriverManager.getConnection(
"jdbc:mysql://hadoop-001:3306/baidu",
"",
"");
connectionQueue.push(conn);
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return connectionQueue.poll();
}
/**
* 还回去一个连接
*/
public static void returnConnection(Connection conn) {
connectionQueue.push(conn);
}
}
package com.hzk.sparkStreaming; import java.sql.Connection; import java.sql.Statement; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.Optional; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction; import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import org.apache.spark.streaming.Durations; import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream; import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream; import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream; import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext; import scala.Tuple2; /** * 基于持久化机制的实时wordcount程序 * @author Administrator * */ public class PersistWordCount { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { SparkConf conf = new SparkConf() .setMaster("local[2]") .setAppName("PersistWordCount"); JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5)); jssc.checkpoint("hdfs://hadoop-001:9000/wordcount_checkpoint"); JavaReceiverInputDStream<String> lines = jssc.socketTextStream("hadoop-001", 9999); JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() { private static final long serialVersionUID = 1L; @Override public Iterator<String> call(String line) throws Exception { return Arrays.asList(line.split(" ")).iterator(); } }); JavaPairDStream<String, Integer> pairs = words.mapToPair( new PairFunction<String, String, Integer>() { private static final long serialVersionUID = 1L; @Override public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception { return new Tuple2<String, Integer>(word, 1); } }); JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = pairs.updateStateByKey( new Function2<List<Integer>, Optional<Integer>, Optional<Integer>>() { private static final long serialVersionUID = 1L; @Override public Optional<Integer> call(List<Integer> values, Optional<Integer> state) throws Exception { Integer newValue = 0; if(state.isPresent()) { newValue = state.get(); } for(Integer value : values) { newValue += value; } return Optional.of(newValue); } }); // 每次得到当前所有单词的统计次数之后，将其写入mysql存储，进行持久化，以便于后续的J2EE应用程序 // 进行显示 wordCounts.foreachRDD(new VoidFunction<JavaPairRDD<String, Integer>>() { @Override public void call(JavaPairRDD<String, Integer> wordCountsRDD) throws Exception { // 调用RDD的foreachPartition()方法 wordCountsRDD.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String, Integer>>>() { @Override public void call(Iterator<Tuple2<String, Integer>> wordCounts) throws Exception { // 给每个partition，获取一个连接 Connection conn = ConnectionPool.getConnection(); // 遍历partition中的数据，使用一个连接，插入数据库 Tuple2<String, Integer> wordCount = null; while (wordCounts.hasNext()) { wordCount = wordCounts.next(); String sql = "insert into wordcount(word,count) " + "values('" + wordCount._1 + "'," + wordCount._2 + ")"; Statement stmt = conn.createStatement(); stmt.executeUpdate(sql); } // 用完以后，将连接还回去 ConnectionPool.returnConnection(conn); } }); } }); jssc.start(); jssc.awaitTermination(); jssc.close(); } }
二.与Spark SQL结合使用之top3热门商品实时统计案例实战
Spark Streaming最强大的地方在于，可以与Spark Core、Spark SQL整合使用，之前已经通过transform、foreachRDD等算子看到，如何将DStream中的RDD使用Spark Core执行批处理操作。现在就来看看，如何将DStream中的RDD与Spark SQL结合起来使用。
案例：每隔10秒，统计最近60秒的，每个种类的每个商品的点击次数，然后统计出每个种类top3热门的商品。
代码如下
package com.hzk.sparkStreaming;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.RowFactory;
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext;
import org.apache.spark.sql.types.DataType;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import org.apache.spark.sql.types.StructField;
import org.apache.spark.sql.types.StructType;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import org.bouncycastle.util.Strings;
import scala.Tuple2;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class Top3HotProduct {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
SparkConf conf=new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("Top3HotProduct");
JavaStreamingContext jssc=new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5));
// 首先看一下，输入日志的格式
// leo iphone mobile_phone
// 首先，获取输入数据流
// 这里顺带提一句，之前没有讲过，就是说，我们的Spark Streaming的案例为什么都是基于socket的呢？
// 因为方便啊。。。
// 其实，企业里面，真正最常用的，都是基于Kafka这种数据源
// 但是我觉得我们的练习，用socket也无妨，比较方便，而且一点也不影响学习
// 因为不同的输入来源的，不同之处，只是在创建输入DStream的那一点点代码
// 所以，核心是在于之后的Spark Streaming的实时计算
// 所以只要我们掌握了各个案例和功能的使用
// 在企业里，切换到Kafka，易如反掌把，因为我们之前都详细讲过，而且实验过，实战编码过，将Kafka作为
// 数据源的两种方式了
JavaReceiverInputDStream<String> productClickLogsDStream=jssc.socketTextStream("hadoop-001",9999);
// 然后，应该是做一个映射，将每个种类的每个商品，映射为(category_product, 1)的这种格式
// 从而在后面可以使用window操作，对窗口中的这种格式的数据，进行reduceByKey操作
// 从而统计出来，一个窗口中的每个种类的每个商品的，点击次数
JavaPairDStream<String,Integer> categoryProductPairsDStream=productClickLogsDStream.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
String[] productClickLogSplites=s.split(" ");
return new Tuple2<>(productClickLogSplites[2]+"_"+productClickLogSplites[1],1);
}
});
// 然后执行window操作
// 到这里，就可以做到，每隔10秒钟，对最近60秒的数据，执行reduceByKey操作
// 计算出来这60秒内，每个种类的每个商品的点击次数
JavaPairDStream<String,Integer> categoryProductCountsDStream= categoryProductPairsDStream.reduceByKeyAndWindow(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
@Override
public Integer call(Integer integer, Integer integer2) throws Exception {
return integer+integer2;
}
},Durations.seconds(60),Durations.seconds(10));
// 然后针对60秒内的每个种类的每个商品的点击次数
// foreachRDD，在内部，使用Spark SQL执行top3热门商品的统计
categoryProductCountsDStream.foreachRDD(new VoidFunction<JavaPairRDD<String, Integer>>() {
@Override
public void call(JavaPairRDD<String, Integer> categoryProductCountsRDD) throws Exception {
// 将该RDD，转换为JavaRDD<Row>的格式
JavaRDD<Row> categoryProductCountRowRDD = categoryProductCountsRDD.map(
new Function<Tuple2<String,Integer>, Row>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Row call(Tuple2<String, Integer> categoryProductCount)
throws Exception {
String category = categoryProductCount._1.split("_")[0];
String product = categoryProductCount._1.split("_")[1];
Integer count = categoryProductCount._2;
return RowFactory.create(category, product, count);
}
});
// 然后，执行DataFrame转换
List<StructField> structFields = new ArrayList<StructField>();
structFields.add(DataTypes.createStructField("category", DataTypes.StringType, true));
structFields.add(DataTypes.createStructField("product", DataTypes.StringType, true));
structFields.add(DataTypes.createStructField("click_count", DataTypes.IntegerType, true));
StructType structType = DataTypes.createStructType(structFields);
HiveContext hiveContext = new HiveContext(categoryProductCountsRDD.context());
Dataset categoryProductCountDF = hiveContext.createDataFrame(
categoryProductCountRowRDD, structType);
// 将60秒内的每个种类的每个商品的点击次数的数据，注册为一个临时表
categoryProductCountDF.registerTempTable("product_click_log");
// 执行SQL语句，针对临时表，统计出来每个种类下，点击次数排名前3的热门商品
Dataset top3ProductDF = hiveContext.sql(
"SELECT category,product,click_count "
+ "FROM ("
+ "SELECT "
+ "category,"
+ "product,"
+ "click_count,"
+ "row_number() OVER (PARTITION BY category ORDER BY click_count DESC) rank "
+ "FROM product_click_log"
+ ") tmp "
+ "WHERE rank<=3");
// 这里说明一下，其实在企业场景中，可以不是打印的
// 案例说，应该将数据保存到redis缓存、或者是mysql db中
// 然后，应该配合一个J2EE系统，进行数据的展示和查询、图形报表
top3ProductDF.show();
}
});
jssc.start();
jssc.awaitTermination();
jssc.close();
}
}