Spark day06

2023-12-31 09:48:04

  1. SparkStreaming简介

    SparkStreaming是流式处理框架，是Spark API的扩展，支持可扩展、高吞吐量、容错的实时数据流处理，实时数据的来源可以是：Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets，并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据。例如：map,reduce,join,window 。最终，处理后的数据可以存放在文件系统，数据库等，方便实时展现。

  2. SparkStreaming与Storm的区别
    1. Storm是纯实时的流式处理框架，SparkStreaming是准实时的处理框架（微批处理）。因为微批处理，SparkStreaming的吞吐量比Storm要高。
    2. Storm 的事务机制要比SparkStreaming的要完善。
    3. Storm支持动态资源调度。(spark1.2开始和之后也支持)
    4. SparkStreaming擅长复杂的业务处理，Storm不擅长复杂的业务处理，擅长简单的汇总型计算。
  3. SparkStreaming初始
    1. SparkStreaming初始理解

    Spark day06

    注意:

  • receiver task是7*24小时一直在执行，一直接受数据，将一段时间内接收来的数据保存到batch中。假设batchInterval为5s,那么会将接收来的数据每隔5秒封装到一个batch中，batch没有分布式计算特性，这一个batch的数据又被封装到一个RDD中，RDD最终封装到一个DStream中。

    例如：假设batchInterval为5秒，每隔5秒通过SparkStreamin将得到一个DStream,在第6秒的时候计算这5秒的数据，假设执行任务的时间是3秒,那么第6~9秒一边在接收数据，一边在计算任务，9~10秒只是在接收数据。然后在第11秒的时候重复上面的操作。

  • 如果job执行的时间大于batchInterval会有什么样的问题？

    如果接受过来的数据设置的级别是仅内存，接收来的数据会越堆积越多，最后可能会导致OOM（如果设置StorageLevel包含disk, 则内存存放不下的数据会溢写至disk, 加大延迟 ）。

  1. SparkStreaming代码

    代码注意事项：

  • 启动socket server 服务器：nc –lk 9999
  • receiver模式下接受数据，local的模拟线程必须大于等于2，一个线程用来receiver用来接受数据，另一个线程用来执行job。
  • Durations时间设置就是我们能接收的延迟度。这个需要根据集群的资源情况以及任务的执行情况来调节。
  • 创建JavaStreamingContext有两种方式（SparkConf,SparkContext）
  • 所有的代码逻辑完成后要有一个output operation类算子。
  • JavaStreamingContext.start() Streaming框架启动后不能再次添加业务逻辑。
  • JavaStreamingContext.stop() 无参的stop方法将SparkContext一同关闭，stop(false)，不会关闭SparkContext。
  • JavaStreamingContext.stop()停止之后不能再调用start。

SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("WordCountOnline");

/**

* 在创建streaminContext的时候 设置batch Interval

*/

JavaStreamingContext jsc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5));

 

JavaReceiverInputDStream<String> lines = jsc.socketTextStream("node5", 9999);

 

 

JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {

    /**

     *

     */

    private static final long serialVersionUID = 1L;

 

    @Override

    public Iterable<String> call(String s) {

return Arrays.asList(s.split(" "));

    }

});

 

JavaPairDStream<String, Integer> ones = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {

    /**

     *

     */

    private static final long serialVersionUID = 1L;

 

    @Override

    public Tuple2<String, Integer> call(String s) {

return new Tuple2<String, Integer>(s, 1);

    }

});

 

JavaPairDStream<String, Integer> counts = ones.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {

    /**

     *

     */

    private static final long serialVersionUID = 1L;

 

    @Override

    public Integer call(Integer i1, Integer i2) {

return i1 + i2;

    }

});

 

//outputoperator类的算子

counts.print();

 

jsc.start();

//等待spark程序被终止

jsc.awaitTermination();

jsc.stop(false);

    

 

  1. SparkStreaming算子操作
    1. foreachRDD
  • output operation算子,必须对抽取出来的RDD执行action类算子，代码才能执行。
  1. transform
  • transformation类算子
  • 可以通过transform算子，对Dstream做RDD到RDD的任意操作。
  1. updateStateByKey
  • transformation算子
  • updateStateByKey作用：
  1. 为SparkStreaming中每一个Key维护一份state状态，state类型可以是任意类型的，可以是一个自定义的对象，更新函数也可以是自定义的。
  2. 通过更新函数对该key的状态不断更新，对于每个新的batch而言，SparkStreaming会在使用updateStateByKey的时候为已经存在的key进行state的状态更新。
  • 使用到updateStateByKey要开启checkpoint机制和功能。
  • 多久会将内存中的数据写入到磁盘一份？

    如果batchInterval设置的时间小于10秒，那么10秒写入磁盘一份。如果batchInterval设置的时间大于10秒，那么就会batchInterval时间间隔写入磁盘一份。

  1. 窗口操作
  • 窗口操作理解图：

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    假设每隔5s 1个batch,上图中窗口长度为15s，窗口滑动间隔10s。

  • 窗口长度和滑动间隔必须是batchInterval的整数倍。如果不是整数倍会检测报错。
  • 优化后的window窗口操作示意图：

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  • 优化后的window操作要保存状态所以要设置checkpoint路径，没有优化的window操作可以不设置checkpoint路径。
  1. Driver HA（Standalone或者Mesos）

    因为SparkStreaming是7*24小时运行，Driver只是一个简单的进程，有可能挂掉，所以实现Driver的HA就有必要（如果使用的Client模式就无法实现Driver HA ，这里针对的是cluster模式）。Yarn平台cluster模式提交任务，AM(AplicationMaster)相当于Driver，如果挂掉会自动启动AM。这里所说的DriverHA针对的是Spark standalone和Mesos资源调度的情况下。实现Driver的高可用有两个步骤:

    第一：提交任务层面，在提交任务的时候加上选项 --supervise,当Driver挂掉的时候会自动重启Driver。

    第二：代码层面，使用JavaStreamingContext.getOrCreate（checkpoint路径，JavaStreamingContextFactory）

  • Driver中元数据包括：
  1. 创建应用程序的配置信息。
  2. DStream的操作逻辑。
  3. job中没有完成的批次数据，也就是job的执行进度。
  1. Kafka
    1. kafka是什么？使用场景？

      kafka是一个高吞吐的分布式消息队列系统。特点是生产者消费者模式，先进先出（FIFO）保证顺序，自己不丢数据，默认每隔7天清理数据。消息列队常见场景：系统之间解耦合、峰值压力缓冲、异步通信。

  2. kafka生产消息、存储消息、消费消息

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    Kafka架构是由producer（消息生产者）、consumer（消息消费者）、borker(kafka集群的server，负责处理消息读、写请求，存储消息，在kafka cluster这一层这里，其实里面是有很多个broker)、topic（消息队列/分类相当于队列，里面有生产者和消费者模型）、zookeeper(元数据信息存在zookeeper中，包括：存储消费偏移量，topic话题信息，partition信息) 这些部分组成。

    kafka里面的消息是有topic来组织的，简单的我们可以想象为一个队列，一个队列就是一个topic，然后它把每个topic又分为很多个partition，这个是为了做并行的，在每个partition内部消息强有序，相当于有序的队列，其中每个消息都有个序号offset，比如0到12，从前面读往后面写。一个partition对应一个broker，一个broker可以管多个partition，比如说，topic有6个partition，有两个broker，那每个broker就管3个partition。这个partition可以很简单想象为一个文件，当数据发过来的时候它就往这个partition上面append，追加就行，消息不经过内存缓冲，直接写入文件，kafka和很多消息系统不一样，很多消息系统是消费完了我就把它删掉，而kafka是根据时间策略删除，而不是消费完就删除，在kafka里面没有一个消费完这么个概念，只有过期这样一个概念。

    producer自己决定往哪个partition里面去写，这里有一些的策略，譬如如果hash，不用多个partition之间去join数据了。consumer自己维护消费到哪个offset，每个consumer都有对应的group，group内是queue消费模型（各个consumer消费不同的partition，因此一个消息在group内只消费一次），group间是publish-subscribe消费模型，各个group各自独立消费，互不影响，因此一个消息在被每个group消费一次。

  3. kafka的特点
  • 系统的特点：生产者消费者模型，FIFO

Partition内部是FIFO的，partition之间呢不是FIFO的，当然我们可以把topic设为一个partition，这样就是严格的FIFO。

  • 高性能：单节点支持上千个客户端，百MB/s吞吐，接近网卡的极限
  • 持久性：消息直接持久化在普通磁盘上且性能好

直接写到磁盘中去，就是直接append到磁盘里去，这样的好处是直接持久化，数据不会丢失，第二个好处是顺序写，然后消费数据也是顺序的读，所以持久化的同时还能保证顺序，比较好，因为磁盘顺序读比较好。

  • 分布式：数据副本冗余、流量负载均衡、可扩展

分布式，数据副本，也就是同一份数据可以到不同的broker上面去，也就是当一份数据，磁盘坏掉的时候，数据不会丢失，比如3个副本，就是在3个机器磁盘都坏掉的情况下数据才会丢，在大量使用情况下看这样是非常好的，负载均衡，可扩展，在线扩展，不需要停服务。

  • 很灵活：消息长时间持久化+Client维护消费状态

消费方式非常灵活，第一原因是消息持久化时间跨度比较长，一天或者一星期等，第二消费状态自己维护消费到哪个地方了可以自定义消费偏移量。

  1. kafka集群搭建
    1. 上传kafka_2.10-0.8.2.2.tgz包到三个不同节点上，解压。
    2. 配置../ kafka_2.10-0.8.2.2/config/server.properties文件

      节点编号：（不同节点按0,1,2,3整数来配置）

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    真实数据存储位置：

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    zookeeper的节点：

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    1. 启动zookeeper集群。
    2. 三个节点上，启动kafka:

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

最好使用自己写的脚本启动，将启动命令写入到一个文件：

nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties > kafka.log 2>&1 &

 

脚本附件：

（放在与bin同一级别下，注意创建后要修改权限：chmod 755 startkafka.sh）

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  1. 相关命令：

    创建topic：

./kafka-topics.sh --zookeeper node3:2181,node4:2181,node5:2181 --create --topic topic2017 --partitions 3 --replication-factor 3

用一台节点控制台来当kafka的生产者：

./kafka-console-producer.sh --topic topic2017

--broker-list node1:9092,node2:9092,node3:9092

用另一台节点控制台来当kafka的消费者：

./kafka-console-consumer.sh --zookeeper node3:2181,node4:2181,node5:2181 --topic topic2017

查看kafka中topic列表:

./kafka-topics.sh --list --zookeeper node3:2181,node4:2181,node5:2181

查看kafka中topic的描述：

./kafka-topics.sh --describe --zookeeper node3:2181,node4:2181,node5:2181 --topic topic2017

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注意：ISR是检查数据的完整性有哪些个节点。

查看zookeeper中topic相关信息：

启动zookeeper客户端：

./zkCli.sh

查看topic相关信息：

ls /brokers/topics/

查看消费者相关信息：

ls /consumers
  1. 删除kafka中的数据。
    1. ：在kafka集群中删除topic，当前topic被标记成删除。

./kafka-topics.sh --zookeeper node3:2181,node4:2181,node5:2181 --delete --topic t1205

在每台broker节点上删除当前这个topic对应的真实数据。

  1. ：进入zookeeper客户端，删除topic信息

rmr /brokers/topics/t1205
  1. ：删除zookeeper中被标记为删除的topic信息

rmr /admin/delete_topics/t1205
  1. kafka的leader的均衡机制

    当一个broker停止或者crashes时，所有本来将它作为leader的分区将会把leader转移到其他broker上去，极端情况下，会导致同一个leader管理多个分区，导致负载不均衡，同时当这个broker重启时，如果这个broker不再是任何分区的leader,kafka的client也不会从这个broker来读取消息，从而导致资源的浪费。

    kafka中有一个被称为优先副本（preferred replicas）的概念。如果一个分区有3个副本，且这3个副本的优先级别分别为0,1,2，根据优先副本的概念，0会作为leader 。当0节点的broker挂掉时，会启动1这个节点broker当做leader。当0节点的broker再次启动后，会自动恢复为此partition的leader。不会导致负载不均衡和资源浪费，这就是leader的均衡机制。

    在配置文件conf/ server.properties中配置开启（默认就是开启）：

auto.leader.rebalance.enable true

 

  1. SparkStreaming+Kafka
    1. receiver模式
  • receiver模式原理图

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  • receiver模式理解：

    在SparkStreaming程序运行起来后，Executor中会有receiver tasks接收kafka推送过来的数据。数据会被持久化，默认级别为MEMORY_AND_DISK_SER_2,这个级别也可以修改。receiver task对接收过来的数据进行存储和备份，这个过程会有节点之间的数据传输。备份完成后去zookeeper中更新消费偏移量，然后向Driver中的receiver tracker汇报数据的位置。最后Driver根据数据本地化将task分发到不同节点上执行。

  • receiver模式中存在的问题

    当Driver进程挂掉后，Driver下的Executor都会被杀掉，当更新完zookeeper消费偏移量的时候，Driver如果挂掉了，就会存在找不到数据的问题，相当于丢失数据。

    如何解决这个问题？

    开启WAL(write ahead log)预写日志机制,在接受过来数据备份到其他节点的时候，同时备份到HDFS上一份（我们需要将接收来的数据的持久化级别降级到MEMORY_AND_DISK），这样就能保证数据的安全性。不过，因为写HDFS比较消耗性能，要在备份完数据之后才能进行更新zookeeper以及汇报位置等，这样会增加job的执行时间，这样对于任务的执行提高了延迟度。

  • receiver模式代码（见代码）
  • receiver的并行度设置

receiver的并行度是由spark.streaming.blockInterval来决定的，默认为200ms,假设batchInterval为5s,那么每隔blockInterval就会产生一个block,这里就对应每批次产生RDD的partition,这样5秒产生的这个Dstream中的这个RDD的partition为25个，并行度就是25。如果想提高并行度可以减少blockInterval的数值，但是最好不要低于50ms。

 

  1. Driect模式
  • Direct模式理解

    SparkStreaming+kafka 的Driect模式就是将kafka看成存数据的一方，不是被动接收数据，而是主动去取数据。消费者偏移量也不是用zookeeper来管理，而是SparkStreaming内部对消费者偏移量自动来维护，默认消费偏移量是在内存中，当然如果设置了checkpoint目录，那么消费偏移量也会保存在checkpoint中。当然也可以实现用zookeeper来管理。

  • Direct模式并行度设置

    Direct模式的并行度是由读取的kafka中topic的partition数决定的。

  • Direct模式代码（见代码）
  1. 相关配置

    预写日志:

spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable 默认false没有开启

blockInterval:

spark.streaming.blockInterval 默认200ms

反压机制:

spark.streaming.backpressure.enabled 默认false

接收数据速率:

spark.streaming.receiver.maxRate 默认没有设置

 

 

 

 

 

 

 

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