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本文介绍: 数据可以分为有界数据和无界数据,结构化流的数据结构是无界的,介绍了结构化流的编程模型,数据结构,数据源,重点介绍可Spark和Kafka的整合

目录

有界数据和无界数据

有界数据

 无界数据

 结构化流

基本介绍

入门案例

结构化流的编程模型

数据结构

数据源(Source)

File Source

Kafka Source(Spark 和 Kafka 整合)

整合Kafka准备工作

从kafka中读取数据

流式处理

批处理

 数据写入Kafka中

流式处理

批处理

有界数据和无界数据

有界数据

数据有固定的开始和固定的结束,数据大小是固定的,我们称之为有界数据,对于有界数据,一般采取批处理方案(离线计算)

特点:

1.数据大小是固定的

2.程序处理有界数据,程序最终一定会停止

 无界数据

指数据有固定的开始,但是没有固定的结束,我们称之为无界数据,对于无界数据,我们一般采用流式处理方案(实时计算)

特点:

        1.数据没有明确的结束,也就是数据大小不固定

        2.数据是源源不断的过来

        3.程序处理无界数据,程序会一直运行,不会结束

 结构化流

基本介绍

  结构化流是构建在Spark SQL处理引擎之上的一个流式的处理引擎，主要是针对无界数据的处理操作。对于结构化流同样也支持多种语言操作的API：比如 Python Java Scala SQL ….

Spark的核心是RDD。RDD出现主要的目的就是提供更加高效的离线的迭代计算操作，RDD是针对的有界的数据集，但是为了能够兼容实时计算的处理场景，提供微批处理模型，本质上还是批处理，只不过批与批之间的处理间隔时间变短了，让我们感觉是在进行流式的计算操作，目前默认的微批可以达到100毫秒一次

真正的流处理引擎: Flink、Storm(早期流式处理引擎)、Flume(流式数据采集)

入门案例

需求:完成实时wordcount案例

程序流程:

代码测试操作步骤

首先: 先下载一个 nc(netcat) 命令. 通过此命令打开一个端口号, 并且可以向这个端口写入数据
yum -y install nc
    
执行nc命令, 开启端口号, 写入数据:
nc -lk 55555

注意: 要先启动nc，再启动我们的程序

查看端口号是否被使用命令：
netstat -nlp | grep 要查询的端口

注意事项

1.在结构化流中不能调用show()方法

2.需要使用writeStream().start()进行结果数据的输出

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F


# 绑定指定的Python解释器
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

if __name__ == '__main__':
    # 1- 创建SparkSession对象
    spark = SparkSession.builder 
        .config("spark.sql.shuffle.partitions", 1) 
        .appName('structured_streaming_wordcount') 
        .master('local[*]') 
        .getOrCreate()

    # 2- 数据输入
    init_df = spark.readStream 
        .format("socket") 
        .option("host", "192.168.88.161") 
        .option("port", "55555") 
        .load()

    # 3- 数据处理
    result_df = init_df.select(
        F.explode(F.split('value', ' ')).alias('word')
    ).groupBy('word').agg(
        F.count('word').alias('cnt')
    )

    #在结构化流中不能调用show()方法
    # init_df.show()

    # 4- 数据输出
    # 5- 启动流式任务
    result_df.writeStream.format('console').outputMode('complete').start().awaitTermination()

结构化流的编程模型

数据结构

    在结构化流中,我们可以将DataFrame称为误解的DataFrame或者无界的二维表

数据源(Source)

    结构化流默认提供了多种数据源,从而可以支持不同的数据源的处理工作,目前提供了如下数据源:

数据源(Source):

1.Sccket Source:网络套接字数据源,一般用于测试,也就是从网络上消费,读取数据

2.File Source:文件数据源,读取文件系统,一般用于测试,如果文件夹下发生变化,有新文件产生,那么就会触发程序的运行

3.Kafka Source:Kafka数据源,也就是作为消费者来读取Kafka中的数据,一般用于生产环境

4.Rata Source:速率数据源,一般用于测试,通过配置参数,由结构化流自动生成测试数据

对应官网文档内容：

https://spark.apache.org/docs/3.1.2/structured-streaming-programming-guide.html#input-sources

File Source

        将目录中写入的文件作为数据流读取,文件的文件格式为:text,csv.json,orc,parquet…

相关参数:

option参数 参数说明
maxFilesPerTrigger 每次触发时要考虑的最大新文件数(默认 no max)
latestFirst 是否先处理最新的新文件,当有大量文件积压时有用
fileNameOnly

是否检查新文件只有文件名而不是完整路径(默认值:False)将此设置为true时,以下文件将被视为同一个文件,文件名”datadset.txt”相同

“file:///dataset.txt” “s3://a/dataset.txt ”                              “s3n://a/b/dataset.txt”                                                    “s3a://a/b/c/dataset.txt”

读取代码通用格式

sparksession.readStream
    .format(‘CSV|JSON|Text|Parquet|ORC…’)
    .option(‘参数名1′,’参数值1’)
    .option(‘参数名2′,’参数值2’)
    .option(‘参数名N’,’参数值N’)
    .schema(元数据信息)
    .load(‘需要监听的目录地址’)
    
    
针对具体数据格式，还有对应的简写API格式，例如：
    sparksession.readStream.csv(path=’需要监听的目录地址’,schema=元数据信息。。。)

注意:
        File Source总结
            1- 只能监听目录，不能监听具体的文件
            2- 可以通过*通配符的形式监听目录中满足条件的文件
            3- 如果监听目录中有子目录，那么无法监听到子目录的变化情况

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F

# 绑定指定的Python解释器
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
if __name__ == '__main__':
    # 结构化流数据来源
    print('结构化流数据来源_file_source')
    # 创建SparkSession顶级对象
    spark = SparkSession 
        .builder 
        .config('spark.sql.shuffle.partitions', 1) 
        .appName("structiured_streaming_file_source") 
        .master('local[*]') 
        .getOrCreate()
    # 数据输入
    # 复杂API
    init_df = spark 
        .readStream 
        .format('csv') 
        .option('path', 'file:///export/data/pyspark_projects/04_Structured_Streaming/data') 
        .option('sep', ',') 
        .option('encoding', 'utf8') 
        .schema("id int,name string") 


    init_df = spark.readStream.csv(
        path='file:///export/data/pyspark_projects/04_Structured_Streaming/data/child',
        schema="id int,name string",
        sep=',',
        encoding='utf8'
    )
    # 数据处理
    # 数据输出
    # 启动结构化流
    init_df.writeStream.format('console').outputMode('append').start().awaitTermination()

Kafka Source(Spark 和 Kafka 整合)

         Spark天然支持集成Kafka, 基于Spark读取Kafka中的数据, 同时可以实施精准一次（仅且只会处理一次）的语义, 作为程序员, 仅需要关心如何处理消息数据即可, 结构化流会将数据读取过来, 转换为一个DataFrame的对象, DataFrame就是一个无界的DataFrame, 是一个无限增大的表

整合Kafka准备工作

如何放置相关的Jar包?  
    1- 放置位置一: 当spark-submit提交的运行环境为Spark集群环境的时候,以及运行模式为local, 默认从 spark的jars目录下加载相关的jar包,
        目录位置: /export/server/spark/jars
    
    2- 放置位置二: 当我们使用pycharm运行代码的时候, 基于python的环境来运行的, 需要在python的环境中可以加载到此jar包
        目录位置:
            /root/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pyspark/jars/
    
    3- 放置位置三: 当我们提交选择的on yarn模式 需要保证此jar包在HDFS上对应目录下
        hdfs的spark的jars目录下:  hdfs://node1:8020/spark/jars
        

    请注意: 以上三个位置, 主要是用于放置一些 spark可能会经常使用的jar包, 对于一些不经常使用的jar包, 在后续spark-submit 提交运行的时候, 会有专门的处理方案:  spark-submit –jars jar包路径
    
    jar包下载地址：https://mvnrepository.com/

从kafka中读取数据

spark和kafka集成官网文档:

https://spark.apache.org/docs/3.1.2/structured-streaming-kafka-integration.html

流式处理

官方提供的方案:

# 订阅Kafka的一个Topic，从最新的消息数据开始消费
df = spark
  .readStream
  .format(“kafka”)
  .option(“kafka.bootstrap.servers”, “host1:port1,host2:port2”)
  .option(“subscribe”, “topic1”)
  .load()
df.selectExpr(“CAST(key AS STRING)”, “CAST(value AS STRING)”)

# 订阅Kafka的多个Topic，多个Topic间使用英文逗号进行分隔。从最新的消息数据开始消费
df = spark
  .readStream
  .format(“kafka”)
  .option(“kafka.bootstrap.servers”, “host1:port1,host2:port2”)
  .option(“subscribe”, “topic1,topic2”)
  .load()
df.selectExpr(“CAST(key AS STRING)”, “CAST(value AS STRING)”)

# 订阅一个Topic，并且指定header信息
df = spark
  .readStream
  .format(“kafka”)
  .option(“kafka.bootstrap.servers”, “host1:port1,host2:port2”)
  .option(“subscribe”, “topic1”)
  .option(“includeHeaders”, “true”)
  .load()
df.selectExpr(“CAST(key AS STRING)”, “CAST(value AS STRING)”, “headers”)

# 订阅符合规则的Topic，从最新的数据开始消费
df = spark
  .readStream
  .format(“kafka”)
  .option(“kafka.bootstrap.servers”, “host1:port1,host2:port2”)
  .option(“subscribePattern”, “topic.*”)
  .load()
df.selectExpr(“CAST(key AS STRING)”, “CAST(value AS STRING)”)

如果有多个输出，那么只能在最后一个start的后面写awaitTermination()

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F

# 绑定指定的Python解释器
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
if __name__ == '__main__':
    # 结构化流数据来源
    print('结构化流数据来源_file_source')
    # 创建SparkSession顶级对象
    spark = SparkSession 
        .builder 
        .config('spark.sql.shuffle.partitions', 1) 
        .appName("structiured_streaming_file_source") 
        .master('local[*]') 
        .getOrCreate()
    # 数据输入
    #订阅一个topic,并且指定header信息
    init_df = spark 
        .readStream 
        .format('kafka') 
        .option('kafka.bootstrap.servers', 'node1:9092,node2:9092') 
        .option('subscribe', 'search-log-topic') 
        .option('includeHeaders', 'true') 
        .load()
    elt_df = init_df.selectExpr("cast(value as string)")
    # 启动流式
    elt_df.writeStream.format('console').outputMode('append').start().awaitTermination()

    # 订阅符合规则的topic,并且指定header信息
    init_df = spark 
        .readStream 
        .format('kafka') 
        .option('kafka.bootstrap.servers', 'node1:9092,node2:9092') 
        .option('subscribePattern', 'topic.*') 
        .option('includeHeaders', 'true') 
        .load()
    elt_df = init_df.selectExpr("cast(value as string)")
    # 启动流式
    elt_df.writeStream.format('console').outputMode('append').start().awaitTermination()


    #订阅多个topic,从最新的消息开始消费
    init_df = spark 
        .readStream 
        .format('kafka') 
        .option('kafka.bootstrap.servers', 'node1:9092,node2:9092') 
        .option('subscribe', 'test01,test02') 
        .option('includeHeaders', 'true') 
        .load()
    elt_df = init_df.selectExpr("cast(value as string)")
    # 启动流式
    elt_df.writeStream.format('console').outputMode('append').start().awaitTermination()
    init_df.writeStream.format('console').outputMode('append').start().awaitTermination()

对接kafka后,返回的结果数据内容:

key:发送数据的key值,如果没有,就为null

value:最重要的字段,发送数据的value值,也就是消息内容,如果没有就为null

topic:表示消息从哪个Topic中消费出来

partition:分区编号,表示消费到的该条数据来源于Topic的哪个分区

offset:消息偏移量

timestamp:接收的时间戳

timestampType:时间戳类型

批处理

官方提供的方案:

# 订阅一个Topic主题, 默认从最早到最晚的偏移量范围
df = spark
  .read
  .format(“kafka”)
  .option(“kafka.bootstrap.servers”, “host1:port1,host2:port2”)
  .option(“subscribe”, “topic1”)
  .load()
df.selectExpr(“CAST(key AS STRING)”, “CAST(value AS STRING)”)
 
 
# 批处理订阅Kafka的多个Topic数据。并且可以通过startingOffsets和endingOffsets指定要消费的消息偏移
量（offset）范围。”topic1″:{“0″:23,”1″:-2} 含义是：topic1，”0”:23从分区编号为0的分区的
offset=23地方开始消费，”1″:-2 从分区编号为1的分区的最开始的地方开始消费
df = spark
.read
.format(“kafka”)
.option(“kafka.bootstrap.servers”, “host1:port1,host2:port2”)
.option(“subscribe”, “topic1,topic2”)
.option(“startingOffsets”, “””{“topic1”:{“0″:23,”1″:-2},”topic2”:{“0″:-2}}”””)
.option(“endingOffsets”, “””{“topic1”:{“0″:50,”1″:-1},”topic2”:{“0″:-1}}”””)
.load()
df.selectExpr(“CAST(key AS STRING)”, “CAST(value AS STRING)”)

# 通过正则匹配多个Topic, 默认从最早到最晚的偏移量范围
df = spark
  .read
  .format(“kafka”)
  .option(“kafka.bootstrap.servers”, “host1:port1,host2:port2”)
  .option(“subscribePattern”, “topic.*”)
  .option(“startingOffsets”, “earliest”)
  .option(“endingOffsets”, “latest”)
  .load()
df.selectExpr(“CAST(key AS STRING)”, “CAST(value AS STRING)”)

注意:

 如果有指定startingOffsets或者endingOffsets，需要指定所有分区的offset

-1: latest，最新的地方
-2: earliest，最旧的地方

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F

# 绑定指定的Python解释器
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
if __name__ == '__main__':
    # 结构化流数据来源
    print('结构化流数据来源_file_source')
    # 创建SparkSession顶级对象
    spark = SparkSession 
        .builder 
        .config('spark.sql.shuffle.partitions', 1) 
        .appName("structiured_streaming_file_source") 
        .master('local[*]') 
        .getOrCreate()
    # 数据输入
    # 订阅一个topic,并且指定header信息
    init_df = spark 
        .read 
        .format('kafka') 
        .option('kafka.bootstrap.servers', 'node1:9092,node2:9092') 
        .option('subscribe', 'search-log-topic') 
        .option('includeHeaders', 'true') 
        .load()
    elt_df = init_df.selectExpr("cast(value as string)")
    # 启动流式
    elt_df.show()
    print('=' * 50)

    # 订阅符合规则的topic,并且指定header信息
    init_df = spark 
        .read 
        .format('kafka') 
        .option('kafka.bootstrap.servers', 'node1:9092,node2:9092') 
        .option('subscribePattern', 'topic.*') 
        .option('includeHeaders', 'true') 
        .load()
    elt_df = init_df.selectExpr("cast(value as string)")
    # 启动流式
    elt_df.show()

    print('=' * 50)
    # 订阅多个topic,从最新的消息开始消费
    init_df = spark 
        .read 
        .format('kafka') 
        .option('kafka.bootstrap.servers', 'node1:9092,node2:9092') 
        .option('subscribe', 'test01,test02') 
        .option('includeHeaders', 'true') 
        .load()
    elt_df = init_df.selectExpr("cast(value as string)")
    # 启动流式
    elt_df.show()

    # 释放资源
    spark.stop()

 数据写入Kafka中

官方方案:

# 将Key和Value的数据都写入到Kafka当中
ds = df
.selectExpr(“CAST(key AS STRING)”, “CAST(value AS STRING)”)
.writeStream
.format(“kafka”)
.option(“kafka.bootstrap.servers”, “host1:port1,host2:port2”)
.option(“topic”, “topic1”)
.start()

# 将Key和Value的数据都写入到Kafka当中。使用DataFrame数据中的Topic字段来指定要将数据写入到Kafka集群
的哪个Topic中。这种方式适用于消费多个Topic的情况
ds = df
.selectExpr(“topic”, “CAST(key AS STRING)”, “CAST(value AS STRING)”)
.writeStream
.format(“kafka”)
.option(“kafka.bootstrap.servers”, “host1:port1,host2:port2”)
.start()

流式处理
# 数据写入Kafka中
# 写出到指定Topic
import os
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F

# 绑定指定的python解释器


os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    # 创建sparksession对象
    spark = SparkSession 
        .builder 
        .appName('spark_read_kafka_demo') 
        .master('local[*]') 
        .getOrCreate()
    # 数据输入
    # 默认从最新的地方消费
    init_df = spark.readStream 
        .format('kafka') 
        .option('kafka.bootstrap.servers', 'node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092') 
        .option('topic', 'test01') 
        .option('subscribe', 'test01') 
        .load()
    # 数据处理
    result_df = init_df.select(F.expr("concat(cast(value as string),'_itheima') as value"))

    # 启动流式任务
    result_df.writeStream.format('kafka') 
        .option('kafka.bootstrap.servers', 'node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092') 
        .option('topic', 'test01') 
        .option("checkpointLocation", "hdfs://node1:8020/day10/chk") 
        .start() 
        .awaitTermination()

从数据内容中解析得到Topic，然后写入Kafka

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F

# 绑定指定的Python解释器
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

if __name__ == '__main__':
    # 1- 创建SparkSession对象
    spark = SparkSession.builder
        .config("spark.sql.shuffle.partitions",1)
        .appName('ss_read_kafka_multi_topic')
        .master('local[*]')
        .getOrCreate()

    # 2- 数据输入
    # 默认从最新的地方开始消费
    init_df = spark.readStream
        .format("kafka")
        .option("kafka.bootstrap.servers","node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092")
        .option("subscribePattern","test.*")
        .load()

    # 3- 数据处理
    # 错误写法：缺少topic字段
    # result_df = init_df.select(F.expr("topic as new_topic"),F.expr("concat(cast(value as string),'_',topic) as value"))
    result_df = init_df.select("topic",F.expr("concat(cast(value as string),'_',topic) as value"))

    # 4- 数据输出
    # 5- 启动流式任务
    result_df.writeStream.format("console").outputMode("append").start()

    result_df.writeStream.format("kafka")
        .option("kafka.bootstrap.servers","node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092")
        .option("checkpointLocation", "hdfs://node1:8020/day10/chk")
        .start()
        .awaitTermination()
批处理

官方给出方案:

# 从DataFrame中写入key-value数据到一个选项中指定的特定Kafka topic中
df.selectExpr(“CAST(key AS STRING)”, “CAST(value AS STRING)”)
  .write
  .format(“kafka”)
  .option(“kafka.bootstrap.servers”, “host1:port1,host2:port2”)
  .option(“topic”, “topic1”)
  .save()
 

# 使用数据中指定的主题将key-value数据从DataFrame写入Kafka
df.selectExpr(“topic”, “CAST(key AS STRING)”, “CAST(value AS STRING)”)
  .write
  .format(“kafka”)
  .option(“kafka.bootstrap.servers”, “host1:port1,host2:port2”)
  .save()

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F

# 绑定指定的Python解释器
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

if __name__ == '__main__':
    # 1- 创建SparkSession对象
    spark = SparkSession.builder
        .config("spark.sql.shuffle.partitions",1)
        .appName('ss_read_kafka_1_topic')
        .master('local[*]')
        .getOrCreate()

    # 2- 数据输入
    # 默认从最新的地方开始消费
    init_df = spark.read
        .format("kafka")
        .option("kafka.bootstrap.servers","node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092")
        .option("subscribe","test02")
        .load()

    # 3- 数据处理
    result_df = init_df.select(F.expr("concat(cast(value as string),'_itheima') as value"))

    # 4- 数据输出
    # 5- 启动流式任务
    result_df.write.format("kafka")
        .option("kafka.bootstrap.servers","node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092")
        .option("topic","test02")
        .option("checkpointLocation", "hdfs://node1:8020/day10/chk")
        .save()

 

原文地址:https://blog.csdn.net/denglh525693/article/details/135597772

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