本文总结Spark Structured Streaming Source、Sink。

Source

File Source

从目录中读取文件作为数据流。支持csv、json、text、parquet、orc格式。以csv文件为例如下:

// 启动自动推断Schema
spark.conf.set("spark.sql.streaming.schemaInference",true)

// 读取csv文件
spark
  .readStream
  .format("csv")
  // 首行是header
  .option("header", "true")
  // 丢弃异常列
  .option("mode","dropmalformed")
  // 每次Trigger，最多读取的新文件的个数为2
  .option("maxFilesPerTrigger",2)
  // 文件目录
  .load("src/main/resources/apps/fileSource")

注意:

1. 文件必须被原子性地放入目录，通常可通过mv操作实现。

2. 默认需要显式指定Schema，设置spark.sql.streaming.schemaInference=true启用自动推断Schema。

3. 默认, 当目录下的子目录名为key=value格式时，会自动推断分区，即将key作为分区列列名，value作为分区列的值添加到DataFrame中。

4. maxFilesPerTrigger选项: 每次Trigger，最多读取的新文件的个数。

5. 每种格式:csv、json、text、parquet、orc可用的选项可从DataStreamReader中找到。

Kafka Source

从Kafka读取数据，支持Kafka 0.10.0及以上版本。参考: Spark Structured Streaming 读写Kafka与Exactly-once语义。

Socket Source

从TCP Socket读取数据。不保证容错。仅用于测试。如下:

spark
 .readStream
 .format("socket")
 .option("host","localhost")
 .option("port",9999)
 .load()

Rate Source

以指定的速率(行/秒)生成数据。可用于测试或压测。如下:

spark
 .readStream
 .format("rate")
 // 速率，即每秒数据条数。默认1。
 .option("rowsPerSecond","10")
 // 多长时间后达到指定速率。默认0。
 .option("rampUpTime",50)
 // 生成的数据的分区数(并行度)。默认Spark并行度。
 .option("numPartitions",5)
 .load()

注意:

1. 受限于numPartitions和CPU核数，生产数据的速度不一定能达到指定速率。

2. 生成的DataFrame的Schema，包含两列: timestamp(Timestamp类型,数据产生的时间)、value(Long类型，从0开始递增)。

Sink

File Sink

将结果数据输出到目录。支持csv、json、text、parquet、orc格式。以parquet格式为例如下。

resultTable
  .writeStream
  .format("parquet") 
  .option("path", "src/main/resources/apps/fileSink/parquet/data")
  .option("checkpointLocation","src/main/resources/apps/fileSink/parquet/checkpoint")
  .outputMode("append")
  .trigger(Trigger.ProcessingTime("2 seconds"))
  .start()

注意:

1. 输出的parquet、orc文件默认采用snappy压缩。

2. File Sink只支持Append输出模式。

3. 每种格式:csv、json、text、parquet、orc可用的选项可从DataFrameWriter中找到。

Kafka Sink

将结果数据输出到Kafka一个或多个Topic。参考: Spark Structured Streaming 读写Kafka与Exactly-once语义。

Console Sink

将结果数据输出到控制台。由于每次Trigger后都会收集全部数据并存储在Driver内存中用于输出到控制台，因此只适合少数据量下的测试。如下。

resultTable
  .writeStream
  .format("console")
  .option("truncate","false")
  .outputMode("append")
  .trigger(Trigger.ProcessingTime("2 seconds"))
  .start()

Memory Sink

将结果数据保存在Driver内存的一个表中。只适合少数据量。如下:

val query=resultTable
  .writeStream
  .format("memory")
  // queryName表名
  .option("queryName","t_memory_table")
  .outputMode("append")
  .trigger(Trigger.ProcessingTime("2 seconds"))
  .start()
  
// 每隔2秒查询一次内存中的表
while (true){
  Thread.sleep(2 * 1000)
  spark.sql("select * from t_memory_table").show(truncate = false)
}

query.awaitTermination()  

Foreach Sink

自定义输出: 以行为单位进行处理，即逐行处理。

注意:

1. 用Foreach Sink输出数据，主要是实现ForeachWriter接口。

2. 每个Batch的每个Partition都会创建一个ForeachWriter实例。

3. 当open方法返回false时，该分区中的数据会被跳过。

ForeachWriter接口如下:

abstract class ForeachWriter[T] extends Serializable {
  
  //获取连接
  def open(partitionId: Long, epochId: Long): Boolean

  //处理每行
  def process(value: T): Unit
  
  //释放连接
  def close(errorOrNull: Throwable): Unit
}

以输出到Mysql为例，如下:

resultTable
   .writeStream
   .foreach(new ForeachWriter[Row] {
     val host = "localhost"
     val port = 3306
     val database = "bigdata"
     val user = "bigdata"
     val password = "123456"
     val url = s"jdbc:mysql://$host:$port/$database?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false"
     var connection: Connection = _
     var preparedStatement: PreparedStatement = _
     var batchCount = 0


     // 每个Batch每个Partition打开连接或从连接池获取连接
     override def open(partitionId: Long, epochId: Long): Boolean = {
       connection = DriverManager.getConnection(url, user, password)
       connection.setAutoCommit(false)
       val sql = "INSERT INTO t_result_table (timestamp,value) values (?,?)"
       preparedStatement = connection.prepareStatement(sql)
       connection !=null && !connection.isClosed && preparedStatement !=null
     }

     // 处理每一条数据
     override def process(row: Row): Unit = {
       val timestamp = row.getTimestamp(0)
       val value = row.getLong(1)
       preparedStatement.setTimestamp(1,timestamp)
       preparedStatement.setLong(2,value)
       preparedStatement.addBatch()
       batchCount +=1
       if(batchCount >= 50){
         preparedStatement.executeBatch()
         connection.commit()
         batchCount =0
       }
     }

     // 每个Batch每个Partition关闭连接或将连接归还到连接池
     override def close(errorOrNull: Throwable): Unit = {
       preparedStatement.executeBatch()
       connection.commit()
       batchCount = 0
     }
   })
   .outputMode("append")
   .trigger(Trigger.ProcessingTime("2 seconds"))
   .start()

ForeachBatch Sink

自定义输出: 以Batch为单位进行处理。只适用于微批模式，不适用于连续处理模式(即Trigger不能为Trigger.Continuous)。

以输出到Mysql为例，如下:

resultTable
   .writeStream
   .foreachBatch((batchDF:DataFrame,batchID:Long)=>{
     if(!batchDF.head(1).isEmpty){
         logger.info("BatchID: "+batchID)
         batchDF
           .write
           .format("jdbc")
           .option("checkpointLocation", "bigdata/data/spark/foreachBatchSink/checkpoint")
           .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false")
           .option("driver","com.mysql.jdbc.Driver")
           .option("dbtable", "t_result_table")
           .option("user", "bigdata")
           .option("password", "123456")
           .option("batchsize",50)
           .mode(SaveMode.Append)
           .save()
       }
     })
   .outputMode("append")
   .trigger(Trigger.ProcessingTime("2 seconds"))
   .start()

Sink与容错

最后

以上就是平淡秋天为你收集整理的Spark Structured Streaming Source、SinkSourceSink的全部内容，希望文章能够帮你解决Spark Structured Streaming Source、SinkSourceSink所遇到的程序开发问题。

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