pyspark系列7-Spark streaming介绍

发布网友发布时间：2024-10-14 06:29

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热心网友时间：2024-10-24 03:00

Spark Streaming是Spark API的核心扩展，专门设计用于处理实时数据流，提供可扩展、高吞吐量和容错的流处理能力。数据可以从多种来源获取，如Kafka、Kinesis或TCP套接字，并支持复杂算法的处理，包括高级函数应用，如map、rece、join和window操作。处理后的数据可以推送到文件系统、数据库和实时仪表板。Spark Streaming的高级抽象DStream表示连续数据流，可通过Kafka和Kinesis等源创建，或在其他Dstream上应用高级操作创建。内部实现中，DStream由一系列连续的RDD组成。

与Storm相比，Spark在吞吐量方面更胜一筹，但在延迟上稍逊一筹。Storm专为实时流式计算设计，以record为单位处理数据，支持micro-batch方式（Trident）。而Spark则是一个批处理计算框架，以RDD为单位处理数据，同时支持micro-batch流式处理（Spark Streaming）。

简而言之，Spark Streaming提供了一种高级抽象，称为DStream，用以表示连续的数据流。创建一个Spark Streaming程序首先需要创建一个StreamingContext，这是所有流功能的主要入口点。定义输入源和流计算后，程序开始接收数据并处理，通过streamingContext.start()启动数据接收，streamingContext.awaitTermination()等待处理停止，而streamingContext.stop()则停止处理。需要注意的是，一旦启动了StreamingContext，就不能再添加新的流计算，并且在同一时间只能有一个StreamingContext是活动的。

Spark Streaming的核心组件包括Streaming Context和Dstream（离散流）。Streaming Context生成之后，必须创建一个SparkContext，理解为申请Spark Streaming的计算资源。Dstream作为Spark Streaming的基本抽象，表示一个连续数据流，内部由一系列连续的RDD表示。每个Dstream通过一个Receiver接收数据，并由多个内部RDD组成，支持数据源、可靠性、Dstream操作、缓存和检查点等概念。

为了构建一个简单的Spark Streaming程序，需要导入StreamingContext，并定义输入源、流计算、开始接收数据和等待处理停止。确保在本地测试和单元测试时使用“local[*]”来运行程序，以检测本地系统中的核心数量。Spark Streaming程序的可靠性通过数据源的可靠性和Spark Streaming自身的可靠机制保证，同时支持缓存和检查点功能，以实现容错和弹性。

为了进行测试，可以使用Linux服务器安装nc服务，并编写Pyspark代码进行数据处理。通过滚动查看日志，可以追踪程序执行过程中的记录。参考相关文档进行更详细的实施和优化。