spark streaming 不同于sotm，是一种准实时处理系统。storm 中，把批处理看错是时间教程的实时处理。而在spark streaming中，则反过来，把实时处理看作为时间极小的批处理。
1、三个时间参数
spark streaming 中有三个关于时间的参数，分别如下：
窗口时间windowDuration?：当前窗口要统计多长时间的数据，是批量时间的整数倍
滑动时间slideDuration?：要多长时间更新一次结果，是批量时间的整数倍
批量时间batchDuration?：多长时间创建一个批次，与实际业务无关，只与数据量有关，数据量大则可以设置短一些，数据量小则设置长一些，但必须小于其他两个时间，
2、该怎么设置？
为方便理解，就拿咱们最常见的日启、日活、周启、周活作为示例
注：1、实际中日启、日活、周启、周活更多是用批处理，此处只是拿来方便大家理解
2、此处不是严格意义上的日启、周启。此处的日：最近24小时，周：最近7天
案例1：每隔一小时，统计产品的日启、日活，
窗口时间：1日，滑动时间：1小时，批量时间：1小时、半小时、15分钟、10分钟、5分钟、2分钟均可，视数据量大小而定
案例2：每天统计最近七天累计启动、活跃
窗口时间：7日，滑动时间：1日 批量时间：一小时、半小时、10分钟、5分钟
3、实战
为了理解上边参数是怎么设置的，我们对假定现在有个需求，需要对输入的字母进行计数。
使用nc -lk 9999 模拟生产者，发送数据，streaming 通过socket接收数据
实战1：每10秒统计当前输入的字符
适用：彻底非累加业务
import org.apache.spark.streaming.{Minutes, Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.SparkConf
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("socket-streaming-wordcount").setMaster("local[2]")
//10秒创建一个批次
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(10))
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
val wordCounts = lines.flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1l))
val current_stream = wordCounts.reduceByKey(_ + _)
current_stream.print()
current_stream.repartition(1).saveAsTextFiles("/data/socket_wordcount_current.")
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
启动生产者 nc -lk 9999
在spark-shell中输入上边代码
在nc 的终端下，
输入字符操作1、第一个10秒，输入a，第二个10秒输入b，等待10秒，在spark-shell中确认第二次计算完成后，查看新产生文件，期望结果 【 (a,1) (b,1) 】 原因：我们当前仅输入了a、b
输入字符操作2、第四个10秒，输入c，第五个10秒输入d，等待10秒，在spark-shell中确认第二次计算完成后，查看新产生文件 期望 【 (c,1) (d,1)】 原因：我们当前输入了c、d
输入字符操作3、这时，不需要操作，等待30秒，在spark-shell中确认第三次计算完成后，查看新产生文件 期望 【 】 原因：当前我们没有输入， 所以没有任何字符可以统计
实战2、每10秒统计历史所有输入的字符。
适用范围：计算历史(包含窗口之外)累计数据，经常用于统计“总装机量”之类
import org.apache.spark.streaming.{Minutes, Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.SparkConf
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("socket-streaming-wordcount").setMaster("local[2]")
//10秒创建一个批次
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(10))
//累加所有经过的数据
val updateFunc = (values: Seq[Long], state: Option[Long]) => {
val currentCount = values.foldLeft(0l)(_ + _)
val previousCount = state.getOrElse(0l)
Some(currentCount + previousCount)
}
ssc.checkpoint("socket_wordcount_history")
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
val wordCounts = lines.flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1l))
val history_stream = wordCounts.updateStateByKey[Long](updateFunc)//合并当前数据和历史数据
history_stream.print()
history_stream.repartition(1).saveAsTextFiles("/data/socket_wordcount_history.")
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
启动生产者 nc -lk 9999
在spark-shell中输入上边代码
在nc 的终端下，
输入字符操作1、第一个10秒，输入a，第二个10秒输入b，等待10秒，在spark-shell中确认第二次计算完成后，查看新产生文件，期望结果 【 (a,1) (b,1) 】 原因：我们当前输入了a、b
输入字符操作2、第四个10秒，输入c，第五个10秒输入d，等待10秒，在spark-shell中确认第二次计算完成后，查看新产生文件 期望 【 (a,1) (b,1) (c,1) (d,1)】 原因：我们当前输入了c、d，历史输入过 a、b
输入字符操作3、这时，不需要操作，等待30秒，在spark-shell中确认第三次计算完成后，查看新产生文件 期望 【 (a,1) (b,1) (c,1) (d,1)】 原因：当前我们没有输入，但是，历史曾经输入过a、b、c、d
输入字符操作4、这时，仍不需要操作，等待30秒，在spark-shell中确认第四次计算完成后，查看新产生文件 期望 【 (a,1) (b,1) (c,1) (d,1)】原因： 当前我们没有输入，但是，历史曾经输入过a、b、c、d
之后，即使没有输入abcd，统计结果仍包含abcd这四个字符各1次
实战3、每隔30秒，统计最近1分钟输入的字母。窗口内历史累加
（适用范围：非累加业务，这里的累加指的是超出window范围）
sc.stop
import org.apache.spark.streaming.{Minutes, Seconds, StreamingContext}import org.apache.spark.SparkConf
val updateFunc = (values: Seq[Long], state: Option[Long]) => {
val currentCount = values.foldLeft(0l)(_ + _)
val previousCount = state.getOrElse(0l)
Some(currentCount + previousCount)
}
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("socket-streaming-wordcount").setMaster("local[2]")
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(10)) //10秒创建一个批次
ssc.checkpoint("socket-kafka-wordcount_recent")
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.map(x => (x, 1l))
val stateDstream = wordCounts.reduceByKeyAndWindow(_ + _, _ - _, Minutes(1), Seconds(30)) //每30秒算一次，数据范围为最近一分钟内收到的数据 另外，使用window时，需要设置checkpoint
stateDstream.print()
stateDstream.repartition(1).saveAsTextFiles("/data/socket-streaming-wordcount.log")
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
启动生产者 nc -lk 9999
在spark-shell中输入上边代码
在nc 的终端下，
输入字符操作1、第一个10秒，输入a，第二个10秒输入b，等待10秒，在spark-shell中确认第二次计算完成后，查看新产生文件，期望结果 【 (a,1) (b,1) 】 原因：最近1分钟，我们只输入了a、b
输入字符操作2、第四个10秒，输入c，第五个10秒输入d，等待10秒，在spark-shell中确认第二次计算完成后，查看新产生文件 期望 【 (a,1) (b,1) (c,1) (d,1)】 原因：最近1分钟，我们只输入了a、b、c、d
输入字符操作3、这时，不需要操作，等待30秒，在spark-shell中确认第三次计算完成后，查看新产生文件 期望 【 (a,0) (b,0) (c,1) (d,1)】 原因：最近1分钟，我们只输入了c、d ,1分钟之前输入的a、b将不再在统计范围之内
输入字符操作4、这时，仍不需要操作，等待30秒，在spark-shell中确认第四次计算完成后，查看新产生文件 期望 【 (a,0) (b,0) (c,0) (d,0)】原因：最近1分钟，我们没有任何输入,1 分钟之前输入的a、b、c、d将不再在统计范围之内
转载于:https://www.cnblogs.com/piaolingzxh/p/5468780.html
END
spark streaming之 windowDuration、slideDuration、batchDuration?