目录
一、目的与要求
二、实验内容
三、实验步骤
1、利用Spark Streaming对三种类型的基本数据源的数据进行处理
2、利用Spark Streaming对Kafka高级数据源的数据进行处理
3、完成DStream的两种有状态转换操作
4、把DStream的数据输出保存到文本文件或MySQL数据库中
四、结果分析与实验体会
一、目的与要求
1、通过实验掌握Spark Streaming的基本编程方法；
2、熟悉利用Spark Streaming处理来自不同数据源的数据。
3、熟悉DStream的各种转换操作。
4、熟悉把DStream的数据输出保存到文本文件或MySQL数据库中。
二、实验内容
1、参照教材示例，利用Spark Streaming对三种类型的基本数据源的数据进行处理。
2、参照教材示例，完成kafka集群的配置，利用Spark Streaming对Kafka高级数据源的数据进行处理，注意topic为你的姓名全拼。
3、参照教材示例，完成DStream的两种有状态转换操作。
4、参照教材示例，完成把DStream的数据输出保存到文本文件或MySQL数据库中。
三、实验步骤
1、利用Spark Streaming对三种类型的基本数据源的数据进行处理
（1）文件流
首先打开第一个终端作为数据流终端，创建一个logfile目录：
[root@bigdata zhc]# cd /home/zhc/mycode/sparkstreaming
[root@bigdata sparkstreaming]# mkdir logfile
[root@bigdata sparkstreaming]# cd logfile
然后打开第二个终端作为流计算终端，在“/logfile/”目录下面新建一个py程序：
[root@bigdata logfile]# vim FileStreaming.py输入如下代码：
#/home/zhc/mycode/sparkstreaming/logfile/FileStreaming.py
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.streaming import StreamingContext
conf = SparkConf()
conf.setAppName('TestDStream')
conf.setMaster('local[2]')
sc = SparkContext(conf = conf)
ssc = StreamingContext(sc, 10)
lines = ssc.textFileStream('file:///home/zhc/mycode/sparkstreaming/logfile')
words = lines.flatMap(lambda line: line.split(' '))
wordCounts = words.map(lambda x : (x,1)).reduceByKey(lambda a,b:a+b)
wordCounts.pprint()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
保存该文件并执行如下命令：
[root@bigdata logfile]# spark-submit FileStreaming.py 然后我们进入数据流终端，在logfile目录下新建一个log2.txt文件，然后往里面输入一些英文语句后保存退出，再次切换到流计算终端，就可以看见打印出单词统计信息了。
（2）套接字流
1）使用套接字流作为数据源
继续在流计算端的sparkstreaming目录下创建一个socket目录，然后在该目录下创建一个NetworkWordCount.py程序：
[root@bigdata sparkstreaming]# mkdir socket
[root@bigdata sparkstreaming]# cd socket
[root@bigdata socket]# vim NetworkWordCount.py
输入如下代码：
#/home/zhc/mycode/sparkstreaming/socket/NetworkWordCount.py
from __future__ import print_function
import sys
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) != 3:
print("Usage: NetworkWordCount.py <hostname> <port>", file=sys.stderr)
exit(-1)
sc = SparkContext(appName="PythonStreamingNetworkWordCount")
ssc = StreamingContext(sc, 5)
lines = ssc.socketTextStream(sys.argv[1], int(sys.argv[2]))
counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a+b)
counts.pprint()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
再在数据流终端启动Socket服务器端：
[root@bigdata logfile]# nc -lk 9999
然后再进入流计算终端，执行如下代码启动流计算：
[root@bigdata socket]# spark-submit NetworkWordCount.py localhost 9999
然后在数据流终端内手动输入一行英文句子后回车，多输入几次，流计算终端就会不断执行词频统计并打印出信息。
2）使用Socket编程实现自定义数据源
下面我们再前进一步，把数据源头的产生方式修改一下，不要使用nc程序，而是采用自己编写的程序产生Socket数据源。在数据流终端执行以下命令，编写DataSourceSocket.py文件：
[root@bigdata logfile]# cd /home/zhc/mycode/sparkstreaming/socket
[root@bigdata socket]# vim DataSourceSocket.py
输入如下代码：
#/home/zhc/mycode/sparkstreaming/socket/DataSourceSocket.py
import socket
# 生成socket对象
server = socket.socket()
# 绑定ip和端口
server.bind(('localhost', 9999))
# 监听绑定的端口
server.listen(1)
while 1:
# 为了方便识别，打印一个“我在等待”
print("I'm waiting the connect...")
# 这里用两个值接受，因为连接上之后使用的是客户端发来请求的这个实例
# 所以下面的传输要使用conn实例操作
conn,addr = server.accept()
# 打印连接成功
print("Connect success! Connection is from %s " % addr[0])
# 打印正在发送数据
print('Sending data...')
conn.send('I love hadoop I love spark hadoop is good spark is fast'.encode())
conn.close()
print('Connection is broken.')
继续在数据流终端执行如下命令启动Socket服务端：
[root@bigdata socket]# spark-submit DataSourceSocket.py
再进入流计算终端，执行如下代码启动流计算：
[root@bigdata socket]# spark-submit NetworkWordCount.py localhost 9999
（3）RDD队列流
继续在sparkstreaming目录下新建rddqueue目录并在该目录下创建RDDQueueStream.py程序：
[root@bigdata sparkstreaming]# mkdir rddqueue
[root@bigdata sparkstreaming]# cd rddqueue
[root@bigdata rddqueue]# vim RDDQueueStream.py
输入如下代码：
#/home/zhc/mycode/sparkstreaming/rddqueue/RDDQueueStreaming.py
import time
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
if __name__ == "__main__":
sc = SparkContext(appName="PythonStreamingQueueStream")
ssc = StreamingContext(sc, 2)
#创建一个队列，通过该队列可以把RDD推给一个RDD队列流
rddQueue = []
for i in range(5):
rddQueue += [ssc.sparkContext.parallelize([j for j in range(1, 1001)], 10)]
time.sleep(1)
#创建一个RDD队列流
inputStream = ssc.queueStream(rddQueue)
mappedStream = inputStream.map(lambda x: (x % 10, 1))
reducedStream = mappedStream.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
reducedStream.pprint()
ssc.start()
ssc.stop(stopSparkContext=True, stopGraceFully=True)
保存退出后，进入流计算终端再执行如下命令：
[root@bigdata rddqueue]# spark-submit RDDQueueStream.py
2、利用Spark Streaming对Kafka高级数据源的数据进行处理
此过程可以参照这篇博客的第四、五部分内容:
【数据采集与预处理】数据接入工具Kafka-CSDN博客https://blog.csdn.net/Morse_Chen/article/details/135273370?spm=1001.2014.3001.5501
3、完成DStream的两种有状态转换操作
说明：上面的词频统计程序NetworkWordCount.py采取了无状态转换操作。
（1）滑动窗口转换操作
在socket目录下创建WindowedNetworkWordCount.py程序并输入如下代码：
#/home/zhc/mycode/sparkstreaming/socket/WindowedNetworkWordCount.py
from __future__ import print_function
import sys
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) != 3:
print("Usage: WindowedNetworkWordCount.py <hostname> <port>", file=sys.stderr)
exit(-1)
sc = SparkContext(appName="PythonStreamingWindowedNetworkWordCount")
ssc = StreamingContext(sc, 10)
ssc.checkpoint("file:///home/zhc/mycode/sparkstreaming/socket/checkpoint")
lines = ssc.socketTextStream(sys.argv[1], int(sys.argv[2]))
counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKeyAndWindow(lambda x, y: x + y, lambda x, y: x - y, 30, 10)
counts.pprint()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
然后在数据流终端执执行如下命令运行nc程序：
[root@bigdata sparkstreaming]# cd /home/zhc/mycode/sparkstreaming/socket
[root@bigdata socket]# nc -lk 9999
然后再在流计算终端运行WindowedNetworkWordCount.py代码：
[root@bigdata socket]# spark-submit WindowedNetworkWordCount.py localhost 9999
这时，可以查看流计算终端内显示的词频动态统计结果，可以看到，随着时间的流逝，词频统计结果会发生动态变化。
（2）updateStateByKey操作
在“/home/zhc/mycode/sparkstreaming/”路径下新建目录“/stateful”，并在该目录下新建代码文件NetworkWordCountStateful.py。
[root@bigdata sparkstreaming]# mkdir stateful
[root@bigdata sparkstreaming]# cd stateful
[root@bigdata stateful]# vim NetworkWordCountStateful.py
输入如下代码：
#/home/zhc/mycode/sparkstreaming/stateful/NetworkWordCountStateful.py
from __future__ import print_function
import sys
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) != 3:
print("Usage: NetworkWordCountStateful.py <hostname> <port>", file=sys.stderr)
exit(-1)
sc = SparkContext(appName="PythonStreamingStatefulNetworkWordCount")
ssc = StreamingContext(sc, 1)
ssc.checkpoint("file:///home/zhc/mycode/sparkstreaming/stateful/")
# RDD with initial state (key, value) pairs
initialStateRDD = sc.parallelize([(u'hello', 1), (u'world', 1)])
def updateFunc(new_values, last_sum):
return sum(new_values) + (last_sum or 0)
lines = ssc.socketTextStream(sys.argv[1], int(sys.argv[2]))
running_counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).updateStateByKey(updateFunc, initialRDD=initialStateRDD)
running_counts.pprint()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
在“数据源终端”，执行如下命令启动nc程序：
[root@bigdata stateful]# nc -lk 9999
在“流计算终端”，执行如下命令提交运行程序：
[root@bigdata stateful]# spark-submit NetworkWordCountStateful.py localhost 9999
在数据源终端内手动输入一些单词并回车，再切换到流计算终端，可以看到已经输出了类似如下的词频统计信息：
4、把DStream的数据输出保存到文本文件或MySQL数据库中
（1）把DStream输出到文本文件中
在stateful目录下新建NetworkWordCountStatefulText.py文件：
[root@bigdata stateful]# vim NetworkWordCountStatefulText.py输入如下代码：
#/home/zhc/mycode/sparkstreaming/stateful/NetworkWordCountStatefulText.py
from __future__ import print_function
import sys
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) != 3:
print("Usage: NetworkWordCountStateful.py <hostname> <port>", file=sys.stderr)
exit(-1)
sc = SparkContext(appName="PythonStreamingStatefulNetworkWordCount")
ssc = StreamingContext(sc, 1)
ssc.checkpoint("file:///home/zhc/mycode/sparkstreaming/stateful/statefultext")
# RDD with initial state (key, value) pairs
initialStateRDD = sc.parallelize([(u'hello', 1), (u'world', 1)])
def updateFunc(new_values, last_sum):
return sum(new_values) + (last_sum or 0)
lines = ssc.socketTextStream(sys.argv[1], int(sys.argv[2]))
running_counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).updateStateByKey(updateFunc, initialRDD=initialStateRDD)
running_counts.saveAsTextFiles("file:///home/zhc/mycode/sparkstreaming/stateful/statefultext/output")
running_counts.pprint()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
在“数据源终端”，执行如下命令启动nc程序：
[root@bigdata stateful]# nc -lk 9999
在“流计算终端”，执行如下命令提交运行程序：
[root@bigdata stateful]# spark-submit NetworkWordCountStatefulText.py localhost 9999
在数据源终端内手动输入一些单词并回车，再切换到流计算终端，可以看到已经输出了类似如下的词频统计信息：
在“/home/zhc/mycode/sparkstreaming/stateful/statefultext”目录下便可查看到如下输出目录结果：
进入某个目录下，就可以看到类似part-00000的文件，里面包含了流计算过程的输出结果。
（2）把DStream写入到MySQL数据库中
首先启动MySQL数据库：
[root@bigdata stateful]# systemctl start mysqld.service
[root@bigdata stateful]# mysql -u root -p
然后创建spark数据库和wordcount表：
mysql> use spark;
mysql> create table wordcount (word char(20), count int(4));
然后再在终端安装python连接MySQL的模块：
[root@bigdata stateful]# pip3 install PyMySQL
在stateful目录并在该目录下创建NetworkWordCountStatefulDB.py文件：
[root@bigdata stateful]# vim NetworkWordCountStatefulDB.py输入如下代码：
#/home/zhc/mycode/sparkstreaming/stateful/NetworkWordCountStatefulDB.py
from __future__ import print_function
import sys
import pymysql
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) != 3:
print("Usage: NetworkWordCountStateful <hostname> <port>", file=sys.stderr)
exit(-1)
sc = SparkContext(appName="PythonStreamingStatefulNetworkWordCount")
ssc = StreamingContext(sc, 1)
ssc.checkpoint("file:///home/zhc/mycode/sparkstreaming/stateful/statefuldb")
# RDD with initial state (key, value) pairs
initialStateRDD = sc.parallelize([(u'hello', 1), (u'world', 1)])
def updateFunc(new_values, last_sum):
return sum(new_values) + (last_sum or 0)
lines = ssc.socketTextStream(sys.argv[1], int(sys.argv[2]))
running_counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).updateStateByKey(updateFunc, initialRDD=initialStateRDD)
running_counts.pprint()
def dbfunc(records):
db = pymysql.connect(host="localhost",user="root",password="MYsql123!",database="spark")
cursor = db.cursor()
def doinsert(p):
sql = "insert into wordcount(word,count) values ('%s', '%s')" % (str(p[0]), str(p[1]))
try:
cursor.execute(sql)
db.commit()
except:
db.rollback()
for item in records:
doinsert(item)
def func(rdd):
repartitionedRDD = rdd.repartition(3)
repartitionedRDD.foreachPartition(dbfunc)
running_counts.foreachRDD(func)
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
在“数据源终端”，执行如下命令启动nc程序：
[root@bigdata stateful]# nc -lk 9999
在“流计算终端”，执行如下命令提交运行程序：
[root@bigdata stateful]# spark-submit NetworkWordCountStatefulDB.py localhost 9999
在数据源终端内手动输入一些单词并回车，再切换到流计算终端，可以看到已经输出了类似如下的词频统计信息：
到MySQL终端便可以查看wordcount表中的内容：
mysql> select * from wordcount;
.......
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-774305.html
四、结果分析与实验体会
Spark Streaming是一个用于实时数据处理的流式计算框架，它基于 Apache Spark 平台，提供了高可靠性、高吞吐量和容错性强等特点。在进行 Spark Streaming 编程的实验中，掌握了Spark Streaming的基本编程方法；能够利用Spark Streaming处理来自不同数据源的数据以及DStream的各种转换操作；把DStream的数据输出保存到文本文件或MySQL数据库中。
理解DStream：DStream 是 Spark Streaming 的核心概念，代表连续的数据流。在编程时，我们可以通过输入源（比如 Kafka、Flume、HDFS）创建一个 DStream 对象，并对其进行转换和操作。需要注意的是，DStream 是以时间片为单位组织数据的，因此在编写代码时要考虑时间窗口的大小和滑动间隔。
适当设置批处理时间间隔：批处理时间间隔决定了 Spark Streaming 处理数据的粒度，过小的时间间隔可能导致频繁的任务调度和资源开销，而过大的时间间隔则可能造成数据处理延迟。因此，在实验中需要根据具体场景和需求来选择合适的时间间隔。
使用合适的转换操作：Spark Streaming 提供了丰富的转换操作，如 map、flatMap、filter、reduceByKey 等，可以实现对数据流的转换和处理。在实验中，需要根据具体业务逻辑和需求选择合适的转换操作，并合理组合这些操作，以获取期望的结果。
考虑容错性和数据丢失：Spark Streaming 具备很好的容错性，可以通过记录数据流的偏移量来保证数据不会丢失。在实验中，需要注意配置合适的容错机制，确保数据处理过程中的异常情况能够被恢复，并尽量避免数据丢失。
优化性能和资源利用：对于大规模的实时数据处理任务，性能和资源利用是非常重要的。在实验中，可以通过调整并行度、合理设置缓存策略、使用广播变量等手段来提高性能和资源利用效率。
总的来说，Spark Streaming 是一个功能强大且易用的流式计算框架，通过合理使用其提供的特性和操作，可以实现各种实时数据处理需求。在实验中，需要深入理解其原理和机制，并根据具体需求进行合理配置和优化，以获得良好的性能和结果。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-774305.html
到了这里，关于Spark编程实验四：Spark Streaming编程的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
