Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路
场景说明
假设需要跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp;
同时输出本批次被更新状态的session。
数据规划
- 在kafka中生成模拟数据(需要有Kafka权限用户)
- 确保集群安装完成,包括HDFS、Yarn、Spark2x和Kafka。
- 创建Topic。
{zkQuorum}表示ZooKeeper集群信息,格式为IP:port。
$KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper {zkQuorum}/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic {Topic}
- 启动Kafka的Producer,向Kafka发送数据。
{ClassPath}表示工程jar包的存放路径,详细路径由用户指定,可参考在Linux环境中调测Spark应用章节中导出jar包的操作步骤。
java -cp $SPARK_HOME/conf:$SPARK_HOME/jars/*:$SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*:{ClassPath} com.huawei.bigdata.spark.examples.KafkaProducer {brokerlist} {topic} {number of events produce every 0.02s}
示例:
java -cp /opt/client/Spark2x/spark/conf:/opt/StructuredStreamingState-1.0.jar:/opt/client/Spark2x/spark/jars/*:/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/* com.huawei.bigdata.spark.examples.KafkaProducer xxx.xxx.xxx.xxx:21005,xxx.xxx.xxx.xxx:21005,xxx.xxx.xxx.xxx:21005 mytopic 10
开发思路
- 接收Kafka中数据,生成相应DataStreamReader。
- 进行分类统计。
- 计算结果,并进行打印。
打包项目
- 通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar包
- 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录(例如“ /opt” )下。
运行任务
在运行样例程序时需要指定 <brokers> <subscribe-type> <topic> <checkpointLocation> 。
- <brokers>指获取元数据的Kafka地址。
- <subscribe-type> 指定kakfa的消费方式。
- <topic>指要消费的kafka topic。
- <checkpointLocation> 指spark任务的checkpoint保存HDFS路径下。
由于Spark Structured Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同,如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”,而Spark Streaming Structured Kafka依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars/streamingClient010”。所以在运行应用程序时,需要在spark-submit命令中添加配置项,指定Spark Streaming Kafka的依赖包路径,如--jars $(files=($SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*.jar); IFS=,; echo "${files[*]}")
进入Spark客户端目录,调用bin/spark-submit脚本运行代码,运行命令如下(类名与文件名等请与实际代码保持一致,此处仅为示例):
- bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --jars $(files=($SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*.jar); IFS=,; echo "${files[*]}") --class com.huawei.bigdata.spark.examples.kafkaSessionization /opt/StructuredStreamingState-1.0.jar <brokers> <subscribe-type> <topic> <checkpointLocation>
用户提交结构流任务时,通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径,当前版本用户除了这一步外还需要将$SPARK_HOME/jars/streamingClient010目录中的kafka-clients jar包复制到$SPARK_HOME/jars目录下,否则会报class not found异常。