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1.5 window

滚动窗口+滑动窗口

window操作就是窗口函数。Spark Streaming提供了滑动窗口操作的支持，从而让我们可以对一个滑动窗口内的数据执行计算操作。每次掉落在窗口内的RDD的数据，会被聚合起来执行计算操作，然后生成的RDD，会作为window DStream的一个RDD。比如下图中，就是对每三秒钟的数据执行一次滑动窗口计算，这3秒内的3个RDD会被聚合起来进行处理，然后过了两秒钟，又会对最近三秒内的数据执行滑动窗口计算。所以每个滑动窗口操作，都必须指定两个参数，窗口长度以及滑动间隔，而且这两个参数值都必须是batch间隔的整数倍。

1. 红色的矩形就是一个窗口，窗口hold的是一段时间内的数据流。

2. 这里面每一个time都是时间单元，在官方的例子中，每隔window size是3 time unit, 而且每隔2个单位时间，窗口会slide一次。

所以基于窗口的操作，需要指定2个参数：

window length - The duration of the window (3 in the figure)

slide interval - The interval at which the window-based operation is performed (2 in the figure).

1. 窗口大小，个人感觉是一段时间内数据的容器。

2. 滑动间隔，就是我们可以理解的cron表达式吧。

案例实现

package com.qianfeng.sparkstreaming
​
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
​
/*** 统计，截止到目前为止出现的每一个key的次数* window窗口操作，每个多长M时间,通过过往N长时间内产生的数据* M就是滑动长度sliding interval* N就是窗口长度window length*/
object Demo05_WCWithWindow {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf().setAppName("WordCountUpdateStateByKey").setMaster("local[*]")val batchInterval = 2val duration = Seconds(batchInterval)val ssc = new StreamingContext(conf, duration)val lines:DStream[String] = ssc.socketTextStream("qianfeng01", 6666)val pairs:DStream[(String, Int)] = lines.flatMap(_.split("\\s+")).map((_, 1))
​val ret:DStream[(String, Int)] = pairs.reduceByKeyAndWindow(_+_,windowDuration = Seconds(batchInterval * 3),slideDuration = Seconds(batchInterval * 2))
​ret.print()
​ssc.start()ssc.awaitTermination()}
}

1.6 SparkSQL和SparkStreaming的整合案例

Spark最强大的地方在于，可以与Spark Core、Spark SQL整合使用，之前已经通过transform、foreachRDD等算子看到，如何将DStream中的RDD使用Spark Core执行批处理操作。现在就来看看，如何将DStream中的RDD与Spark SQL结合起来使用。

案例：top3的商品排序： 最新的top3

这里就是基于updatestateByKey，统计截止到目前为止的不同品类下的商品销量top3

代码实现

package com.qianfeng.sparkstreaming
​
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
/*** SparkStreaming整合SparkSQL的案例之，热门品类top3排行* 输入数据格式：* id brand category* 1 huwei watch* 2 huawei phone**/
object Demo06_SQLWithStreaming {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf().setAppName("StreamingIntegerationSQL").setMaster("local[*]")val batchInterval = 2val duration = Seconds(batchInterval)val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, duration)ssc.checkpoint("/Users/liyadong/data/sparkdata/streamingdata/chk-1")val lines:DStream[String] = ssc.socketTextStream("qianfeng01", 6666)//001 mi moblieval pairs:DStream[(String, Int)] = lines.map(line => {val fields = line.split("\\s+")if(fields == null || fields.length != 3) {("", -1)} else {val brand = fields(1)val category = fields(2)(s"${category}_${brand}", 1)}}).filter(t => t._2 != -1)
​val usb:DStream[(String, Int)] = pairs.updateStateByKey(updateFunc)
​usb.foreachRDD((rdd, bTime) => {if(!rdd.isEmpty()) {//category_brand countimport spark.implicits._val df = rdd.map{case (cb, count) => {val category = cb.substring(0, cb.indexOf("_"))val brand = cb.substring(cb.indexOf("_") + 1)(category, brand, count)}}.toDF("category", "brand", "sales")
​df.createOrReplaceTempView("tmp_category_brand_sales")val sql ="""|select|  t.category,|  t.brand,|  t.sales,|  t.rank|from (|  select|    category,|    brand,|    sales,|    row_number() over(partition by category order by sales desc) rank|  from tmp_category_brand_sales|) t|where t.rank < 4|;""".stripMarginspark.sql(sql).show()}})
​ssc.start()ssc.awaitTermination()}
​def updateFunc(seq: Seq[Int], option: Option[Int]): Option[Int] = {Option(seq.sum + option.getOrElse(0))}
}

1.7 SparkStreaming整合Reids

//将实时结果写入Redis中
dStream.foreachRDD((w,c)=>{val jedis = new Jedis("192.168.10.101", 6379)   //抽到公共地方即可jedis.auth("root")jedis.set(w.toString(),c.toString())  //一个key对应多个值，可以考虑hset
})

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