Spark3大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理-Streaming+Structured Streaming 實(shí)戰(zhàn)

Download: https://xmq1024.com/3132.html

Spark3是一款強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)處理框架，其中包括了實(shí)時(shí)流處理（Streaming）和結(jié)構(gòu)化流處理（Structured Streaming）兩種方式。這兩種方式在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理方面都有很好的表現(xiàn)，本文將介紹如何使用Spark3進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。

首先，我們需要了解Spark3中的一些基本概念：

- DStream（Discretized Stream）：Spark Streaming中的基本抽象，代表一個(gè)連續(xù)的數(shù)據(jù)流。
- Transformations：對DStream進(jìn)行操作的函數(shù)，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、轉(zhuǎn)換等操作。
- Actions：對DStream進(jìn)行操作的函數(shù)，可以觸發(fā)計(jì)算并產(chǎn)生輸出。

Streaming方式：

在使用Spark Streaming進(jìn)行實(shí)時(shí)處理時(shí)，我們需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)StreamingContext對象，它是Spark Streaming的入口點(diǎn)。我們可以使用該對象創(chuàng)建一個(gè)DStream，然后對其進(jìn)行Transformations和Actions操作。

下面是一個(gè)簡單的Spark Streaming示例，它從一個(gè)TCP/IP端口接收數(shù)據(jù)，并打印出每個(gè)單詞的出現(xiàn)次數(shù)：

```python
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext

sc = SparkContext(appName="StreamingExample")
ssc = StreamingContext(sc, 1)

lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))
wordCounts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)
wordCounts.pprint()

ssc.start()
ssc.awaitTermination()
```

在上面的代碼中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)SparkContext對象和一個(gè)StreamingContext對象。接著，我們使用socketTextStream()函數(shù)從TCP/IP端口讀取數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行一系列Transformations和Actions操作。最后，我們啟動(dòng)StreamingContext，并等待處理完成。

Structured Streaming方式：

Structured Streaming是Spark 2.0中引入的一種新的實(shí)時(shí)處理方式，它使用Spark SQL的API進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。與Spark Streaming不同，Structured Streaming將數(shù)據(jù)處理看作是一種連續(xù)的、類似于批處理的過程。

下面是一個(gè)簡單的Structured Streaming示例，它從Kafka主題接收數(shù)據(jù)，并計(jì)算每個(gè)單詞的出現(xiàn)次數(shù)：

```python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode
from pyspark.sql.functions import split

spark = SparkSession.builder.appName("StructuredStreamingExample").getOrCreate()

# 創(chuàng)建一個(gè)Kafka數(shù)據(jù)源
df = spark \
.readStream \
.format("kafka") \
.option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \
.option("subscribe", "test") \
.load()

# 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單詞
words = df.select(
explode(
split(df.value, " ")
).alias("word")
)

# 統(tǒng)計(jì)單詞數(shù)量
wordCounts = words.groupBy("word").count()

# 在控制臺輸出結(jié)果
query = wordCounts \
.writeStream \
.outputMode("complete") \
.format("console") \
.start()

query.awaitTermination()
```

在上面的代碼中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)SparkSession對象，并使用readStream()函數(shù)創(chuàng)建了一個(gè)Kafka數(shù)據(jù)源。接著，我們將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為單詞，并使用groupBy()函數(shù)計(jì)算每個(gè)單詞的出現(xiàn)次數(shù)。最后，我們使用writeStream()函數(shù)將結(jié)果輸出到控制臺，并啟動(dòng)Structured Streaming。