Receiver Based DStream 怎么用

概述

在 Apache Spark Streaming 中，Receiver Based DStream 是一种用于从外部数据源接收数据的机制。它通过一个专门的接收器（Receiver）来持续地从数据源（如 Kafka、Flume、Socket 等）获取数据，并将这些数据以微批次（Micro-batch）的形式传递给 Spark Streaming 进行处理。

本文将详细介绍 Receiver Based DStream 的使用方法，包括其工作原理、如何创建和配置 Receiver、以及如何处理接收到的数据。

工作原理

Receiver Based DStream 的核心是一个运行在 Spark 集群中的接收器（Receiver）。这个接收器负责从外部数据源持续地拉取数据，并将这些数据存储在 Spark 的内存中。接收器将数据分成多个批次，每个批次对应一个时间窗口（通常是几秒钟），然后将这些批次的数据传递给 Spark Streaming 进行处理。

由于接收器是持续运行的，因此它需要占用一定的资源（如 CPU 和内存）。为了确保接收器的高可用性，Spark Streaming 允许在多个节点上运行多个接收器实例，从而实现数据的冗余和容错。

创建 Receiver Based DStream

要创建一个 Receiver Based DStream，首先需要定义一个接收器类。这个类需要继承 org.apache.spark.streaming.receiver.Receiver，并实现 onStart() 和 onStop() 方法。

定义接收器类

以下是一个简单的接收器类示例，它从一个 TCP 套接字中读取数据：

import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.receiver.Receiver
import java.net.Socket
import java.io.BufferedReader
import java.io.InputStreamReader

class SocketReceiver(host: String, port: Int)
  extends Receiver[String](StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2) {

  def onStart() {
    new Thread("Socket Receiver") {
      override def run() { receive() }
    }.start()
  }

  def onStop() {
    // There is nothing much to do as the thread calling receive()
    // is designed to stop by itself if isStopped() returns false
  }

  private def receive() {
    var socket: Socket = null
    var userInput: String = null
    try {
      socket = new Socket(host, port)
      val reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream(), "UTF-8"))
      userInput = reader.readLine()
      while(!isStopped() && userInput != null) {
        store(userInput)
        userInput = reader.readLine()
      }
      reader.close()
      socket.close()
      restart("Trying to connect again")
    } catch {
      case e: java.net.ConnectException =>
        restart("Error connecting to " + host + ":" + port, e)
      case t: Throwable =>
        restart("Error receiving data", t)
    }
  }
}

在这个示例中，SocketReceiver 类从指定的主机和端口读取数据，并将每一行数据存储到 Spark 的内存中。onStart() 方法启动一个新的线程来执行 receive() 方法，而 onStop() 方法则用于清理资源。

创建 DStream

定义好接收器类后，可以使用 StreamingContext 的 receiverStream 方法来创建一个 Receiver Based DStream：

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

val conf = new SparkConf().setAppName("SocketReceiverExample").setMaster("local[2]")
val sc = new SparkContext(conf)
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(10))

val lines = ssc.receiverStream(new SocketReceiver("localhost", 9999))

在这个示例中，SocketReceiver 从 localhost:9999 读取数据，并将数据流传递给 lines DStream。StreamingContext 的批处理间隔设置为 10 秒。

处理接收到的数据

创建 Receiver Based DStream 后，可以像处理其他 DStream 一样对其进行各种转换和操作。例如，可以对接收到的数据进行过滤、映射、聚合等操作。

示例：统计单词数量

以下是一个简单的示例，展示了如何对接收到的数据进行处理，统计每个批次的单词数量：

val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)
wordCounts.print()

在这个示例中，lines DStream 首先被拆分成单词，然后对每个单词进行计数，最后打印出每个批次的单词数量。

启动 StreamingContext

在定义好所有的 DStream 转换和操作后，需要启动 StreamingContext 来开始接收和处理数据：

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

ssc.start() 启动 StreamingContext，而 ssc.awaitTermination() 则等待 StreamingContext 终止。

配置和优化

在使用 Receiver Based DStream 时，有几个配置和优化点需要注意：

存储级别

在定义接收器时，可以指定数据的存储级别。存储级别决定了数据在 Spark 内存中的存储方式。常见的存储级别包括：

• StorageLevel.MEMORY_ONLY：数据只存储在内存中。
• StorageLevel.MEMORY_AND_DISK：数据优先存储在内存中，如果内存不足，则存储在磁盘上。
• StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2：与 MEMORY_AND_DISK 类似，但数据会在两个节点上冗余存储。

选择合适的存储级别可以在性能和容错性之间取得平衡。

接收器并行度

为了提高数据接收的吞吐量，可以在多个节点上运行多个接收器实例。这可以通过在 receiverStream 方法中指定多个接收器来实现：

val lines = ssc.receiverStream(new SocketReceiver("localhost", 9999))
val lines2 = ssc.receiverStream(new SocketReceiver("localhost", 9999))
val allLines = lines.union(lines2)

在这个示例中，lines 和 lines2 是两个独立的 DStream，它们分别从同一个数据源接收数据。通过 union 操作，可以将这两个 DStream 合并为一个 DStream。

数据分区

为了提高数据处理的并行度，可以对接收到的数据进行重新分区。例如，可以使用 repartition 方法将数据重新分区为更多的分区：

val repartitionedLines = lines.repartition(10)

在这个示例中，lines DStream 被重新分区为 10 个分区，从而提高了数据处理的并行度。

总结

Receiver Based DStream 是 Spark Streaming 中用于从外部数据源接收数据的重要机制。通过定义接收器类并使用 receiverStream 方法，可以轻松地创建 Receiver Based DStream。在处理接收到的数据时，可以使用各种 DStream 转换和操作来实现复杂的数据处理逻辑。

在使用 Receiver Based DStream 时，需要注意存储级别、接收器并行度和数据分区等配置和优化点，以确保数据接收和处理的性能和可靠性。

希望本文能够帮助你理解和使用 Receiver Based DStream，并在实际项目中发挥其强大的数据处理能力。