完成第二部分spark速成spark2.1.0版本5.33轉(zhuǎn)換操作

1、Spark2.1.0入門：DStream轉(zhuǎn)換操作林子雨老師2017年3月4日482【版權(quán)聲明】博客內(nèi)容由廈門大學(xué)數(shù)據(jù)庫實(shí)驗(yàn)室擁有版權(quán)，未經(jīng)允許，請勿轉(zhuǎn)載！ HYPERLINK /blog/spark/ t /blog/1390-2/_blank 返回Spark教程首頁DStream轉(zhuǎn)換操作包括無狀態(tài)轉(zhuǎn)換和有狀態(tài)轉(zhuǎn)換。無狀態(tài)轉(zhuǎn)換：每個批次的處理不依賴于之前批次的數(shù)據(jù)。有狀態(tài)轉(zhuǎn)換：當(dāng)前批次的處理需要使用之前批次的數(shù)據(jù)或者中間結(jié)果。有狀態(tài)轉(zhuǎn)換包括基于滑動窗口的轉(zhuǎn)換和追蹤狀態(tài)變化的轉(zhuǎn)換(updateStateByKey)。DStream無狀態(tài)轉(zhuǎn)換操作下面給出一些無狀態(tài)轉(zhuǎn)換操作的含義：* map(fun

2、c) ：對源DStream的每個元素，采用func函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到一個新的DStream；* flatMap(func)： 與map相似，但是每個輸入項(xiàng)可用被映射為0個或者多個輸出項(xiàng)；* filter(func)： 返回一個新的DStream，僅包含源DStream中滿足函數(shù)func的項(xiàng)；* repartition(numPartitions)： 通過創(chuàng)建更多或者更少的分區(qū)改變DStream的并行程度；* union(otherStream)： 返回一個新的DStream，包含源DStream和其他DStream的元素；* count()：統(tǒng)計源DStream中每個RDD的元素數(shù)量；* re

3、duce(func)：利用函數(shù)func聚集源DStream中每個RDD的元素，返回一個包含單元素RDDs的新DStream；* countByValue()：應(yīng)用于元素類型為K的DStream上，返回一個（K，V）鍵值對類型的新DStream，每個鍵的值是在原DStream的每個RDD中的出現(xiàn)次數(shù)；* reduceByKey(func, numTasks)：當(dāng)在一個由(K,V)鍵值對組成的DStream上執(zhí)行該操作時，返回一個新的由(K,V)鍵值對組成的DStream，每一個key的值均由給定的recuce函數(shù)（func）聚集起來；* join(otherStream, numTasks)：當(dāng)

4、應(yīng)用于兩個DStream（一個包含（K,V）鍵值對,一個包含(K,W)鍵值對），返回一個包含(K, (V, W)鍵值對的新DStream；* cogroup(otherStream, numTasks)：當(dāng)應(yīng)用于兩個DStream（一個包含（K,V）鍵值對,一個包含(K,W)鍵值對），返回一個包含(K, SeqV, SeqW)的元組；* transform(func)：通過對源DStream的每個RDD應(yīng)用RDD-to-RDD函數(shù)，創(chuàng)建一個新的DStream。支持在新的DStream中做任何RDD操作。無狀態(tài)轉(zhuǎn)換操作實(shí)例：我們之前“ HYPERLINK /blog/1387-2/ t /blo

5、g/1390-2/_blank 套接字流”部分介紹的詞頻統(tǒng)計，就是采用無狀態(tài)轉(zhuǎn)換，每次統(tǒng)計，都是只統(tǒng)計當(dāng)前批次到達(dá)的單詞的詞頻，和之前批次無關(guān)，不會進(jìn)行累計。DStream有狀態(tài)轉(zhuǎn)換操作對于DStream有狀態(tài)轉(zhuǎn)換操作而言，當(dāng)前批次的處理需要使用之前批次的數(shù)據(jù)或者中間結(jié)果。有狀態(tài)轉(zhuǎn)換包括基于滑動窗口的轉(zhuǎn)換和追蹤狀態(tài)變化(updateStateByKey)的轉(zhuǎn)換?；瑒哟翱谵D(zhuǎn)換操作滑動窗口轉(zhuǎn)換操作的計算過程如下圖所示，我們可以事先設(shè)定一個滑動窗口的長度（也就是窗口的持續(xù)時間），并且設(shè)定滑動窗口的時間間隔（每隔多長時間執(zhí)行一次計算），然后，就可以讓窗口按照指定時間間隔在源DStream上滑動，每次窗

6、口停放的位置上，都會有一部分DStream被框入窗口內(nèi)，形成一個小段的DStream，這時，就可以啟動對這個小段DStream的計算。圖 滑動窗口的計算過程下面給給出一些窗口轉(zhuǎn)換操作的含義：* window(windowLength, slideInterval) 基于源DStream產(chǎn)生的窗口化的批數(shù)據(jù)，計算得到一個新的DStream；* countByWindow(windowLength, slideInterval) 返回流中元素的一個滑動窗口數(shù)；* reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval) 返回一個單元素流。利用函數(shù)func聚

7、集滑動時間間隔的流的元素創(chuàng)建這個單元素流。函數(shù)func必須滿足結(jié)合律，從而可以支持并行計算；* reduceByKeyAndWindow(func, windowLength, slideInterval, numTasks) 應(yīng)用到一個(K,V)鍵值對組成的DStream上時，會返回一個由(K,V)鍵值對組成的新的DStream。每一個key的值均由給定的reduce函數(shù)(func函數(shù))進(jìn)行聚合計算。注意：在默認(rèn)情況下，這個算子利用了Spark默認(rèn)的并發(fā)任務(wù)數(shù)去分組?？梢酝ㄟ^numTasks參數(shù)的設(shè)置來指定不同的任務(wù)數(shù)；* reduceByKeyAndWindow(func, invFunc

8、, windowLength, slideInterval, numTasks) 更加高效的reduceByKeyAndWindow，每個窗口的reduce值，是基于先前窗口的reduce值進(jìn)行增量計算得到的；它會對進(jìn)入滑動窗口的新數(shù)據(jù)進(jìn)行reduce操作，并對離開窗口的老數(shù)據(jù)進(jìn)行“逆向reduce”操作。但是，只能用于“可逆reduce函數(shù)”，即那些reduce函數(shù)都有一個對應(yīng)的“逆向reduce函數(shù)”（以InvFunc參數(shù)傳入）；* countByValueAndWindow(windowLength, slideInterval, numTasks) 當(dāng)應(yīng)用到一個(K,V)鍵值對組成的D

9、Stream上，返回一個由(K,V)鍵值對組成的新的DStream。每個key的值都是它們在滑動窗口中出現(xiàn)的頻率。窗口轉(zhuǎn)換操作實(shí)例：在上一節(jié)的“ HYPERLINK /blog/1098-2/ t /blog/1390-2/_blank Apache Kafka作為DStream數(shù)據(jù)源”內(nèi)容中，在我們已經(jīng)使用了窗口轉(zhuǎn)換操作，也就是，在KafkaWordCount.scala代碼中，你可以找到下面這一行：val wordCounts = pair.reduceByKeyAndWindow(_ + _,_ - _,Minutes(2),Seconds(10),2)這行代碼中就是一個窗口轉(zhuǎn)換操作re

10、duceByKeyAndWindow，其中，Minutes(2)是滑動窗口長度，Seconds(10)是滑動窗口時間間隔（每隔多長時間滑動一次窗口）。reduceByKeyAndWindow中就使用了加法和減法這兩個reduce函數(shù)，加法和減法這兩種reduce函數(shù)都是“可逆的reduce函數(shù)”，也就是說，當(dāng)滑動窗口到達(dá)一個新的位置時，原來之前被窗口框住的部分?jǐn)?shù)據(jù)離開了窗口，又有新的數(shù)據(jù)被窗口框住，但是，這時計算窗口內(nèi)單詞的詞頻時，不需要對當(dāng)前窗口內(nèi)的所有單詞全部重新執(zhí)行統(tǒng)計，而是只要把窗口內(nèi)新增進(jìn)來的元素，增量加入到統(tǒng)計結(jié)果中，把離開窗口的元素從統(tǒng)計結(jié)果中減去，這樣，就大大提高了統(tǒng)計的效率。

11、尤其對于窗口長度較大時，這種“逆函數(shù)”帶來的效率的提高是很明顯的。updateStateByKey操作當(dāng)我們需要在跨批次之間維護(hù)狀態(tài)時，就必須使用updateStateByKey操作。下面我們就給出一個具體實(shí)例。我們還是以前面在“ HYPERLINK /blog/1083-2/ t /blog/1390-2/_blank 套接字流”部分講過的NetworkWordCount為例子來介紹，在之前的套接字流的介紹中，我們統(tǒng)計單詞詞頻采用的是無狀態(tài)轉(zhuǎn)換操作，也就是說，每個批次的單詞發(fā)送給NetworkWordCount程序處理時，NetworkWordCount只對本批次內(nèi)的單詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計，不會考

12、慮之前到達(dá)的批次的單詞，所以，不同批次的單詞詞頻都是獨(dú)立統(tǒng)計的。對于有狀態(tài)轉(zhuǎn)換操作而言，本批次的詞頻統(tǒng)計，會在之前批次的詞頻統(tǒng)計結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行不斷累加，所以，最終統(tǒng)計得到的詞頻，是所有批次的單詞的總的詞頻統(tǒng)計結(jié)果。下面，我們來改造一下在套接字流介紹過的NetworkWordCount程序。請登錄Linux系統(tǒng)，打開一個終端，然后，執(zhí)行下面命令：cd /usr/local/spark/mycode/streaming /這個streaming目錄是之前已經(jīng)創(chuàng)建好的mkdir statefulcd statefulmkdir -p src/main/scalacd src/main/scalav

13、im NetworkWordCountStateful.scalaShell 命令 HYPERLINK /blog/1390-2/javascript:void(0); o 復(fù)制代碼 HYPERLINK /blog/1390-2/javascript:void(0); o 查看純文本代碼 上面使用vim編輯器新建了一個NetworkWordCountStateful.scala代碼文件，請?jiān)诶锩孑斎胍韵麓a：package org.apache.spark.examples.streamingimport org.apache.spark._import org.apache.spark.st

14、reaming._import org.apache.spark.storage.StorageLevelobject NetworkWordCountStateful def main(args: ArrayString) /定義狀態(tài)更新函數(shù) val updateFunc = (values: SeqInt, state: OptionInt) = val currentCount = values.foldLeft(0)(_ + _) val previousCount = state.getOrElse(0) Some(currentCount + previousCount) Stre

15、amingExamples.setStreamingLogLevels() /設(shè)置log4j日志級別 val conf = new SparkConf().setMaster(local2).setAppName(NetworkWordCountStateful) val sc = new StreamingContext(conf, Seconds(5) sc.checkpoint(file:/usr/local/spark/mycode/streaming/stateful/) /設(shè)置檢查點(diǎn)，檢查點(diǎn)具有容錯機(jī)制 val lines = sc.socketTextStream(localho

16、st, 9999) val words = lines.flatMap(_.split( ) val wordDstream = words.map(x = (x, 1) val stateDstream = wordDstream.updateStateByKeyInt(updateFunc) stateDstream.print() sc.start() sc.awaitTermination() 保存該文件退出vim編輯器。這里要對這段代碼中新增的updataStateByKey稍微解釋一下。Spark Streaming的updateStateByKey可以把DStream中的數(shù)據(jù)按k

17、ey做reduce操作，然后對各個批次的數(shù)據(jù)進(jìn)行累加。注意，wordDstream.updateStateByKey HYPERLINK /blog/1390-2/updateFunc t /blog/1390-2/_blank Int每次傳遞給updateFunc函數(shù)兩個參數(shù)，其中，第一個參數(shù)是某個key（即某個單詞）的當(dāng)前批次的一系列值的列表（SeqInt形式）,updateFunc函數(shù)中 val currentCount = values.foldLeft(0)(_ + _)的作用（請參考之前章節(jié)“ HYPERLINK /blog/1122-2/ t /blog/1390-2/_blan

18、k fold操作”的介紹），就是計算這個被傳遞進(jìn)來的與某個key對應(yīng)的當(dāng)前批次的所有值的總和，也就是當(dāng)前批次某個單詞的出現(xiàn)次數(shù)，保存在變量currentCount中。傳遞給updateFunc函數(shù)的第二個參數(shù)是某個key的歷史狀態(tài)信息，也就是某個單詞歷史批次的詞頻匯總結(jié)果。實(shí)際上，某個單詞的歷史詞頻應(yīng)該是一個Int類型，這里為什么要采用OptionInt呢？OptionInt是類型 Int的容器（請參考之前章節(jié)“ HYPERLINK /blog/956-2/ t /blog/1390-2/_blank 模式匹配”了解Option類的使用方法），更確切地說，你可以把它看作是某種集合，這個特殊的集

19、合要么只包含一個元素（即單詞的歷史詞頻），要么就什么元素都沒有（這個單詞歷史上沒有出現(xiàn)過，所以沒有歷史詞頻信息）。之所以采用 OptionInt保存歷史詞頻信息，這是因?yàn)椋瑲v史詞頻可能不存在，很多時候，在值不存在時，需要進(jìn)行回退，或者提供一個默認(rèn)值，Scala 為Option類型提供了getOrElse方法，以應(yīng)對這種情況。 state.getOrElse(0)的含義是，如果該單詞沒有歷史詞頻統(tǒng)計匯總結(jié)果，那么，就取值為0，如果有歷史詞頻統(tǒng)計結(jié)果，就取歷史結(jié)果，然后賦值給變量previousCount。最后，當(dāng)前值和歷史值進(jìn)行求和，并包裝在Some中返回。然后，再次使用vim編輯器新建一個St

20、reamingExamples.scala文件，用于設(shè)置log4j日志級別，代碼如下：package org.apache.spark.examples.streamingimport org.apache.spark.Loggingimport org.apache.log4j.Level, Logger/* Utility functions for Spark Streaming examples. */object StreamingExamples extends Logging /* Set reasonable logging levels for streaming if th

21、e user has not configured log4j. */ def setStreamingLogLevels() val log4jInitialized = Logger.getRootLogger.getAllAppenders.hasMoreElements if (!log4jInitialized) / We first log something to initialize Sparks default logging, then we override the / logging level. logInfo(Setting log level to WARN fo

22、r streaming example. + To override add a custom perties to the classpath.) Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN) 退出vim編輯器。下面要對代碼進(jìn)行sbt打包編譯。這里需要一個simple.sbt文件，使用vim編輯器創(chuàng)建一個：cd /usr/local/spark/mycode/streaming/statefulvim simple.sbtShell 命令 HYPERLINK /blog/1390-2/javascript:void(0); o 復(fù)制代碼 HYPERLIN

23、K /blog/1390-2/javascript:void(0); o 查看純文本代碼 在simple.sbt中輸入以下內(nèi)容：name := Simple Projectversion := 1.0scalaVersion := 2.11.8libraryDependencies += org.apache.spark % spark-streaming % 2.1.0創(chuàng)建好simple.sbt文件后，退出vim編輯器。然后，執(zhí)行下面命令：cd /usr/local/spark/mycode/streaming/statefulfind .Shell 命令 HYPERLINK /blog/1

24、390-2/javascript:void(0); o 復(fù)制代碼 HYPERLINK /blog/1390-2/javascript:void(0); o 查看純文本代碼 屏幕上返回的信息，應(yīng)該是類似下面的文件結(jié)構(gòu)：./src./src/main./src/main/scala./src/main/scala/NetworkWordCountStateful.scala./src/main/scala/StreamingExamples.scala./simple.sbt然后，就可以執(zhí)行sbt打包編譯了，命令如下：cd /usr/local/spark/mycode/streaming/sta

25、teful/usr/local/sbt/sbt packageShell 命令 HYPERLINK /blog/1390-2/javascript:void(0); o 復(fù)制代碼 HYPERLINK /blog/1390-2/javascript:void(0); o 查看純文本代碼 （備注：根據(jù)筆者實(shí)際測試，在NetworkWordCountStateful.scala代碼中使用 StreamingExamples.setStreamingLogLevels() ，還不能保證屏幕上輸出我們預(yù)期的結(jié)果，同時還需要把/usr/local/spark/conf/perties設(shè)置為log4j.rootCategory=WARN, console，這樣才可以讓屏幕上顯示我們預(yù)期的結(jié)果）下面可以再設(shè)置一下log4j格式，請?jiān)诮K端內(nèi)輸入如下命令：cd /usr/local/spark/confvim perties #如果不存在，就從perties.template拷貝一份得到pertiesShell 命令 HYPERLINK /blog/1390-2/javascript:void(0); o 復(fù)制代碼 HYPERLINK /blog/1390-2/