Spark Streaming
如今在大数据的世界里，Spark可谓是众所周知，风光无限了。在批处理领域取得巨大成功后，Spark开始向流计算领域进军，于是诞生了Spark Streaming。Spark Streaming是建立在
，提供了可扩展、高吞吐和错误容忍的实时数据流处理功能。
系统架构
图6-2描述了Spark Streaming的工作原理。Spark Streaming构建在Spark平台上，充分利用了Spark的核心处理引擎。Spark Streaming将接收的实时数据流分成一个个的RDD，然后由Spark引擎对RDD做各种处理，其中每个RDD实际是一个小的块数据。所以，Spark Streaming本质上是将流数据分成一段段块数据后，对其进行连续不断的批处理。
图6-2 Spark Streaming将流数据切分为块数据后进行处理
流的描述
对于流计算过程的描述，Sparking Streamingg包含以下核心概念。
·RDD：Spark引擎的核心概念，代表一个数据集合，是Spark进行数据处理的计算单元。
·DStream：Spark Streaming对流的抽象，代表连续数据流。在系统内部，DStream由一系列的RDD构成，每个RDD代表一段间隔内的数据。
·Transformation：代表Spark Streaming对DStream的处理逻辑。目前，DStream提供了很多与Transformation相关的API，包括map、flatMap、filter、reduce、union、join、transform和updateStateByKey等。通过这些API，可以对DStream做各种转换，从而将一个数据流变为另一个数据流。
·Outpu.Operations：Spark Streaming将DStream输出到控制台、数据库或文件系统等外部系统中的操作。目前，DStream支持的output Operations包括print、saveAsTextFiles、saveAsObjectFiles、saveAsHadoopFiles和foreachRDD。由于这些操作会触发外部系统访问，所以DStream各种转化的执行实际上由这些操作触发。
流的执行
与Storm类似，我们从流的输入、流的处理、流的输出和反向压力4个方面来讨论Spark Streaming中流的执行过程。
1.流的输入
Spark Streaming提供了3种创建输入数据流的方式。
·基础数据源。通过StreamingContext的相关API，直接构建输入数据流。这类API通常从Socket、文件或内存中构建输入数据流，如socketTextStream、textFileStream、queueStream等。
·高级数据源。通过外部工具类从Kafka、Flume、Kinesis等消息中间件或消息源构建输入数据流。
·自定义数据源。当用户实现了
org.apache.spark.streaming.receiver抽象类时，就可以实现一个自定义数据源了。
Spark Streaming用DStream来表示数据流，所以输入数据流也表示为DStream。下面的示例演示了从TCP连接中构建文本数据输入流的过程。
2.流的处理
Spark Streaming对流的处理是通过DStream的各种转化操作API完成的。DStream的转换操作大体上也包含3类操作。第一类是常用的流式处理操作，如map、filter、reduce、count、transform等。第二类是流数据状态相关的操作，如union、join、cogroup、window等。第三类是流信息状态相关的操作，目前有updateStateByKey和mapWithState。
下面是一个对DStream进行转化操作的例子。
在上面的例子中，先从Socket中读出文本流lines，对每行文本分词后，用flatMap转化为单词流words；然后用mapToPair将单词流words转化为计数元组流pairs；最后，以单词为分组进行数量统计，通过reduceByKey转化为单词计数流wordCounts。
3.流的输出
Spark Streaming允许DStream输出到外部系统，这是通过DStream的各种输出操作完成的。DStream的输出操作可以将数据输出到控制台、文件系统或数据库等。目前DStream的输出操作有print、saveAsTextFiles、saveAsHadoopFiles和foreachRDD等。其中，foreachRDD是一个通用的DStream输出接口，用户可以通过foreachRDD自定义各种Spar.Streaming输出方式。下面的例子演示了将单词计数流输出到控制台。
wordCounts.print();
4.反向压力
早期版本的Spark不支持反向压力，但从Spar.1.5版本开始，Spark Streaming引入了反向压力功能。默认情况下，SparkStreaming的反向压力功能是关闭的。当要使用反向压力功能时，需要将
spark.streaming.backpressure.enabled设置为True。
整体而言，Spark的反向压力功能借鉴了工业控制中PID控制器的思路，其工作原理如下。首先，当Spark处理完每批数据时，统计每批数据的处理结束时间、处理时延、等待时延、处理消息数等信息。然后，Spark根据统计信息估计处理速度，并将这个估计值通知给数据生产者。最后，数据生产者根据估计的处理速度，动态调整生产速度，最终使得生产速度与处理速度相匹配。
流的状态
在Spark Streaming中，流的状态管理是在部分DStream提供的转化操作中实现的。
在流数据状态方面，由于DStream本身将数据流分成RDD做批处理，所以Spark Streaming天然就需要对数据进行缓存和状态管理。换言之，组成DStream的一个个RDD就是一种流数据状态。在DStream上，提供了一些窗口相关的转化API，实现对流数据的窗口管理。在窗口之上还提供了count和reduce两类聚合功能。另外，DStream还提供了union、join和cogroup 3种在多个流之间做关联操作的API。
在流信息状态方面，DStream的updateStateByKey操作和mapWithState操作提供了流信息状态管理的方法。updateStateByKey和mapWithState都可以基于key来记录历史信息，并在新的数据到来时对这些信息进行更新。不同的是，updateStateByKey会返回记录的所有历史信息，而mapWithState只会返回处理当前一批数据时更新的信息。
就好像，前者返回了一个完整的直方图，而后者只是返回直方图中发生变化的柱条。由此可见，mapWithState比updateStateByKey的性能优越很多。从功能上讲，如果不是用于报表生成的场景，大多数实时流计算应用使用mapWithState会更合适。
消息传达可靠性保证
Spark Streaming对消息可靠性的保证是由数据接收、数据处理和数据输出共同决定的。从1.2版本开始，Spark引入WAL（Write AheadLogs）机制，可以将接收的数据先保存到错误容忍的存储空间。当开启WAL机制后，再配合可靠的数据接收器（如Kafka），SparkStreaming能够实现“至少一次”的消息接收功能。从1.3版本开始，Spark又引入了Kafka Direct API，进而可以实现“精确一次”的消息接收功能。由于Spark Streaming对数据的处理是基于RDD完成的，而RDD提供了“精确一次”的消息处理功能，所以在数据处理部分，Spark Streaming天然具有“精确一次”的消息可靠性保证机制。
但是，Spark Streaming的数据输出部分目前只具有“至少一次”的可靠性保证机制。也就是说，经过处理的数据可能会被多次输出到外部系统。在一些场景下，这么做不会有什么问题。例如，输出数据被保存到文件系统，重复发送的结果只是覆盖之前写过一遍的数据。
但是在另一些场景下，如需要根据输出增量更新数据库，那就需要做一些额外的去重处理了。一种可行的方法是，在各个RDD中新增一个唯一标识符来表示这批数据，然后在写入数据库时，使用这个唯一标识符来检查数据之前是否写入过。当然，这时写入数据库的动作需要使用事务来保证一致性。