【慕课网实战】Spark Streaming实时流处理项目实战笔记十之铭文升级版

铭文一级：

第八章：Spark Streaming进阶与案例实战

updateStateByKey算子
需求：统计到目前为止累积出现的单词的个数(需要保持住以前的状态)

java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: The checkpoint directory has not been set. Please set it by StreamingContext.checkpoint().

需求：将统计结果写入到MySQL
create table wordcount(
word varchar(50) default null,
wordcount int(10) default null
);

通过该sql将统计结果写入到MySQL
insert into wordcount(word, wordcount) values('" + record._1 + "'," + record._2 + ")"

存在的问题：
1) 对于已有的数据做更新，而是所有的数据均为insert
改进思路：
a) 在插入数据前先判断单词是否存在，如果存在就update，不存在则insert
b) 工作中：HBase/Redis

2) 每个rdd的partition创建connection，建议大家改成连接池

window：定时的进行一个时间段内的数据处理

window length ：窗口的长度
sliding interval：窗口的间隔

这2个参数和我们的batch size有关系：倍数

每隔多久计算某个范围内的数据：每隔10秒计算前10分钟的wc
==> 每隔sliding interval统计前window length的值

铭文二级：

第七章：Spark Streaming核心概念与编程

实战：Spark Streaming处理文件系统数据=>

与处理socket数据类似

1.建FileWordCount类

2.建监控的路径，本次为：/Users/rocky/data/imooc/ss

3.只需修改SocketTextStream成textFileStream

参数设置为file:///Users/rocky/data/imooc/ss/　　　　　　　　/* 　　前面的“///”、最后的“/”　　*/

4.vi test.log　　//里面有内容，然后cp到监控的路径

nc监控6789端口即可

注意事项：

官网Basic Sources

1、必须每次相同的文件格式

2、必须使用移动的方式将内容move到路径

3、一旦移动，无法再修改里面的内容

第八章：Spark Streaming进阶与案例实战

实战：使用UpdateStateByKey算子统计到目前为止累计出现的单词个数

copy一个NetworkWordCount类改成StatefulWordCount

步骤一、将reduceBykey改成UpdateStateByKey

官网代码（两个重要参数：newValues、running）：

def updateFunction(newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int]): Option[Int] = {

    val newCount = ...  // add the new values with the previous running count to get the new count

    Some(newCount)

}

步骤二、自定义代码：

def updateFunction(currentValues: Seq[Int], preValues: Option[Int]): Option[Int] = {

    val current = currentValues.sum

    val pre = preValues.getOrElse(0)

    Some(current + pre)

  }

步骤三、修改代码：

ssc.checkpoint(".")　　　　//一定要设置，运行后文件夹根目录会出现receivedBlockMetadata文件夹

ps：checkpoint一般生产上设置到HDFS的某个文件夹

val result = lines.flatMap(_.split(" ")).map((_,1))
val state = result.updateStateByKey[Int](updateFunction _)

state.print()

实战：计算到目前为止累计出现的单词个数写到mysql中：

ps：mysql知识复习

mysql -uroot -proot　　　　　　　　 //登录mysql

create database imooc_spark;　　　　//建立imooc_spark数据库

use imooc_spark;　　　　　　　　　　//使用数据库

show tables;　　　　　　　　　　　　 //查看表

select * from wordcount;　　　　　　 //查看表内容

复制一个类文件（删掉UpdateStateByKey算子的相关内容）

步骤一、copy一个StatefulWordCount类改成ForeachRDDApp类

停掉之前运行的程序，删掉receivedBlockMetadata的文件内容

步骤二、在mysq建表wordcount

word varchar(50) default null,
wordcount int(10) default null

步骤三、提供的自定义代码：

package com.imooc.spark

import java.sql.DriverManager

import org.apache.spark.SparkConf

import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**

  * 使用Spark Streaming完成词频统计，并将结果写入到MySQL数据库中

  */

object ForeachRDDApp {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("ForeachRDDApp").setMaster("local[2]")

    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))

    val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 6789)

    val result = lines.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _)

    //result.print()  //此处仅仅是将统计结果输出到控制台

    //TODO... 将结果写入到MySQL

    //    result.foreachRDD(rdd =>{

    //      val connection = createConnection()  // executed at the driver

    //      rdd.foreach { record =>

    //        val sql = "insert into wordcount(word, wordcount) values('"+record._1 + "'," + record._2 +")"

    //        connection.createStatement().execute(sql)

    //      }

    //    })

    result.print()

    result.foreachRDD(rdd => {

      rdd.foreachPartition(partitionOfRecords => {

        val connection = createConnection()

        partitionOfRecords.foreach(record => {

          val sql = "insert into wordcount(word, wordcount) values('" + record._1 + "'," + record._2 + ")"

          connection.createStatement().execute(sql)

        })

        connection.close()

      })

    })

    ssc.start()

    ssc.awaitTermination()

  }

  /**

    * 获取MySQL的连接

    */

  def createConnection() = {

    Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")

    DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/imooc_spark", "root", "root")

  }

}

　　报错分析：

1、connection.createStatement().execute(sql)//没有驱动包，自己引入

2、第一种官网连接会报序列化错误，自己改成partition式连接，如上面代码

3、重复执行，mysql数据库的列名会重复出现，自行使用Hbase或redis等数据库

4、改成连接池的方式

官网代码参考：

dstream.foreachRDD { rdd =>

  rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>

    // ConnectionPool is a static, lazily initialized pool of connections

    val connection = ConnectionPool.getConnection()

    partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))

    ConnectionPool.returnConnection(connection)  // return to the pool for future reuse

  }

}

实战：窗口函数的使用(摘自官网)

val windowedWordCounts = pairs.reduceByKeyAndWindow((a:Int,b:Int) => (a + b), Seconds(30), Seconds(10))

巴特西

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