Spark Streaming详解(重点窗口计算)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

StreamingContext和SparkContext一样，是Spark Streaming应用程序连接Spark集群的入口。它的定义如下：

Java代码

/**
 * Main entry point for Spark Streaming functionality. It provides methods used to create
 * [[org.apache.spark.streaming.dstream.DStream]]s from various input sources. It can be either
 * created by providing a Spark master URL and an appName, or from a org.apache.spark.SparkConf
 * configuration (see core Spark documentation), or from an existing org.apache.spark.SparkContext.
 * The associated SparkContext can be accessed using `context.sparkContext`. After
 * creating and transforming DStreams, the streaming computation can be started and stopped
 * using `context.start()` and `context.stop()`, respectively.
 * `context.awaitTermination()` allows the current thread to wait for the termination
 * of the context by `stop()` or by an exception.
 */
class StreamingContext private[streaming] (
  sc_ : SparkContext,
  cp_ : Checkpoint,
  batchDur_ : Duration
) extends Logging {

从类的文档注释中，我们可以看到：

1. 它提供了从各种输入数据源创建DStream的方法。
2. 参数中的batchDur_是一个Duration类型的对象，例如Seconds(10)，这个参数的含义是流数据被分成批次的时间间隔。假设batchDur_为Seconds(10)，表示Spark Streaming会将每10秒钟的数据作为一个批次，而一个批次对应一个RDD。没错，一个RDD的数据对应一个batchInterval累加读取到的数据。

DStream的Java代码如下：

/**
 * A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
 * sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous stream of data (see
 * org.apache.spark.rdd.RDD in the Spark core documentation for more details on RDDs).
 * DStreams can either be created from live data (such as, data from TCP sockets, Kafka, Flume,
 * etc.) using a [[org.apache.spark.streaming.StreamingContext]] or it can be generated by
 * transforming existing DStreams using operations such as `map`,
 * `window` and `reduceByKeyAndWindow`. While a Spark Streaming program is running, each DStream
 * periodically generates a RDD, either from live data or by transforming the RDD generated by a
 * parent DStream.
 *
 * This class contains the basic operations available on all DStreams, such as `map`, `filter` and
 * `window`. In addition, [[org.apache.spark.streaming.dstream.PairDStreamFunctions]] contains
 * operations available only on DStreams of key-value pairs, such as `groupByKeyAndWindow` and
 * `join`. These operations are automatically available on any DStream of pairs
 * (e.g., DStream[(Int, Int)] through implicit conversions when
 * `org.apache.spark.streaming.StreamingContext._` is imported.
 *
 * DStreams internally is characterized by a few basic properties:
 * – A list of other DStreams that the DStream depends on
 * – A time interval at which the DStream generates an RDD
 * – A function that is used to generate an RDD after each time interval
 */

从文档中，我们可以得出以下几点：

1. 对DStream实施map操作，会转换成另一个DStream。
2. DStream是一组连续的RDD序列，这些RDD中的元素类型是一样的。DStream是一个时间上连续接收数据但接受到的数据按照指定的时间（batchInterval）间隔切片，每个batchInterval都会构造一个RDD。因此，Spark Streaming实质上是根据batchInterval切分出来的RDD串，想象成糖葫芦，每个山楂就是一个batchInterval形成的RDD。
3. 对DStream实施window或reduceByKeyAndWindow操作，也会转换成另一个DStream（window操作是状态化的DStream变换）。
4. DStream同RDD一样，也定义了map, filter, window等操作，同时，对于元素类型为(K,V)的pair DStream，Spark Streaming提供了一个隐式转换的类，PairStreamFunctions。
5. DStream内部有如下三个特性：
   • DStream也有依赖关系，一个DStream可能依赖于其他的DStream（依赖关系的产生与RDD是一样的）。
   • DStream创建RDD的时间间隔，这个时间间隔是不是就是构造StreamingContext传入的第三个参数？是的！
   • 在时间间隔到达后，DStream创建RDD的方法。

在DStream内部，DStream表现为一系列的RDD序列，针对DStream的操作（比如map，filter）会转换到它底层的RDD的操作。从图中可以看出，0-1这段时间的数据累积构成了RDD@time1，1-2这段时间的数据累积构成了RDD@time2，依此类推。也就是说，在Spark Streaming中，DStream中的每个RDD的数据是一个时间窗口的累计。

下图展示了对DStream实施转换算子flatMap操作。需要指出的是，RDD的转换操作是由Spark Engine来实现的，原因是Spark Engine接受了原始的RDD以及作用于RDD上的算子，在计算结果时才真正对RDD实施算子操作。

按照下图所呈现的含义，Spark Streaming用于将输入的数据分解成一个一个的RDD，每个RDD交由Spark Engine进行处理以得到最终的处理数据。是的！

上图中，Spark Streaming模块用于将接收到的数据定时切分成RDD（上图中定义为batch of input data），这些RDD交由Spark Engine进行计算。Spark Streaming模块负责数据接收并定时转换成一系列RDD，Spark Engine对Spark Streaming送过来的RDD进行计算。

DStream的层次关系和window操作的Java代码如下：

/**
 * Return a new DStream in which each RDD contains all the elements in seen in a
 * sliding window of time over this DStream.
 * @param windowDuration width of the window; must be a multiple of this DStream's
 * batching interval
 * @param slideDuration sliding interval of the window (i.e., the interval after which
 * the new DStream will generate RDDs); must be a multiple of this
 * DStream's batching interval
 */
def window(windowDuration: Duration, slideDuration: Duration): DStream[T] = {
  new WindowedDStream(this, windowDuration, slideDuration)
}

DStream与window相关的两个参数是windowDuration和slideDuration，这两个参数究竟表示什么含义？通过window操作，DStream转换为了WindowedDStream。

windowDuration表示的是对过去的一个windowDuration时间间隔的数据进行统计计算，windowDuration是intervalBatch的整数倍。也就是说，假设windowDuration=n*intervalBatch，那么window操作就是对过去的n个RDD进行统计计算。以下内容来自于Spark Streaming的官方文档：https://www.php.cn/link/25d6202ac9a813700f3660aafd2c59b8

Spark Streaming也提供了窗口计算(window computations)的功能，允许我们每隔一段时间(sliding duration)对过去一个时间段内(window duration)的数据进行转换操作(transformation)。

slideDuration控制着窗口计算的频度，windowDuration控制着窗口计算的时间跨度。slideDuration和windowDuration都必须是batchInterval的整数倍。假设如下一种场景：

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windowDuration=3*batchInterval，

slideDuration=10*batchInterval，

表示的含义是每隔10个时间间隔对之前的3个RDD进行统计计算，也意味着有7个RDD不在window窗口的统计范围内。slideDuration的默认值是batchInterval。

下图展示了滑动窗口的概念。

如上图所示，一个滑动窗口时间段（sliding window length）内的所有RDD会进行合并以创建windowed DStream所对应的RDD。每个窗口操作有两个参数：

window length – The duration of the window (3 in the figure)，滑动窗口的时间跨度，指本次window操作所包含的过去的时间间隔（图中包含3个batch interval，可以理解时间单位）

sliding interval – The interval at which the window operation is performed (2 in the figure).（窗口操作执行的频率，即每隔多少时间计算一次）

这两个参数必须是源DStream的batch interval的整数倍（1 in the figure）。这表示，sliding window length的时间长度以及sliding interval都要是batch interval的整数倍。batch interval是在构造StreamingContext时传入的(1 in the figure)。

说明：

window length为什么是3？如椭圆形框，它是从第三秒开始算起(包括第三秒），第五秒结束，即包含3,4,5三个1秒，因此是3。

sliding interval为什么是2？主要是看圆角矩形框的右边线，虚线的圆角矩形框的右边线在time 3结束，实线的圆角矩形框的右边线在time 5结束，所以跨度是2。也就是看时间的最右侧即可，以右边线为基准，每个窗口操作(window length)占用了3个时间片。

// Reduce last 30 seconds of data, every 10 seconds
val windowedWordCounts = pairs.reduceByKeyAndWindow((a:Int,b:Int) => (a + b), Seconds(30), Seconds(10))

表示每隔10秒钟对过去30秒钟产生的单词进行计数。这个方法有个不合理的地方，既然要求sliding window length和sliding interval都是batch interval的整数倍，那么此处为什么不用时间单位，而使用绝对的时间长度呢？

Spark Streaming的数据输入源包括两类：基本数据源和高级数据源。

基本数据源包括：

• 文件系统
• 套接字连接
• Akka actors

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