Structured Streaming: Apache Spark的流处理引擎

本文介绍: Str u ct u red St re a min g 简介

欢迎来到我们的技术博客！今天，我们要探讨的主题是Apac he Spark的一个核心组件——Str u ct u red Stre a min g。作为一个可扩展且容错的流处理引擎，Str u ct u red Stre a ming使得处理实时数据流变得更加高效和简便。

什么是Structured Stre a ming？

Structured Streaming是基于Apac he Spark SQL引擎构建的高级流处理框架。它允许用户使用SQL查询语言以及DataFram e和DataSet API来操作流数据，从而简化了复杂数据流的处理。

核心 概念

Structured Streaming的核心在于将实时数据流视为动态表（即DataFram e或Data set）。这意味着你可以使用熟悉的Spark SQL操作来处理这些数据流，并定义输出接收器来持续接收处理结果。随着新数据的不断到来，Spark SQL引擎会实时更新结果表。

输入表
在这里插入图片描述

输出表
在这里插入图片描述

关键 特性

DataFram e 表示：
- 流数据在Structure d Streaming中被视为动态变化的DataFram e。
- 支持多种数据源，如Kaf ka、文件系统、TCP套接字等。
流式计算：
- 数据实时到达即处理，区别于传统的批处理。
- 支持对DataFram e进行各种转换操作（如map、filter、join等）。
触发器：
- 控制数据输出的时机，可以基于时间或数据量设置。
输出模式：
- 提供多种输出模式，包括完整模式（Co mp let e）、更新模式（Up date）和附加模式（App end）。
容错机制：
- 结合检查点和预写日志实现强大的容错能力。
事件时间和水印：
- 支持基于事件时间的处理，有效处理延迟数据。

应用 示例

以下是一个Structure d Streaming应用的简单示例。该程序从TCP套接字读取实时文本数据，并计算每个单词的出现频率。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode, split

# 创建Spark会话
spark = SparkSession.builder.appName("StructuredNetworkWordCount").getOrCreate()

# 创建代表来自localhost:9999的输入文本流的DataFrame
lines = spark.readStream.format("socket").option("host", "localhost").option("port", 9999).load()

# 将行拆分为单词
words = lines.select(explode(split(lines.value, " ")).alias("word"))

# 计算每个单词的出现次数
wordCounts = words.groupBy("word").count()

# 启动查询并将结果打印到控制台
query = wordCounts.writeStream.outputMode("complete").format("console").start()
query.awaitTermination()