输入DStreams

由 ligaihe 创建, 最后一次修改 2016-02-24

输入DStreams和receivers

输入DStreams表示从数据源获取输入数据流的DStreams。在快速例子中,lines表示输入DStream,它代表从netcat服务器获取的数据流。每一个输入流DStream和一个Receiver对象相关联,这个Receiver从源中获取数据,并将数据存入内存中用于处理。

输入DStreams表示从数据源获取的原始数据流。Spark Streaming拥有两类数据源

  • 基本源(Basic sources):这些源在StreamingContext API中直接可用。例如文件系统、套接字连接、Akka的actor等。
  • 高级源(Advanced sources):这些源包括Kafka,Flume,Kinesis,Twitter等等。它们需要通过额外的类来使用。我们在关联那一节讨论了类依赖。

需要注意的是,如果你想在一个流应用中并行地创建多个输入DStream来接收多个数据流,你能够创建多个输入流(这将在性能调优那一节介绍)。它将创建多个Receiver同时接收多个数据流。但是,receiver作为一个长期运行的任务运行在Spark worker或executor中。因此,它占有一个核,这个核是分配给Spark Streaming应用程序的所有核中的一个(it occupies one of the cores allocated to the Spark Streaming application)。所以,为Spark Streaming应用程序分配足够的核(如果是本地运行,那么是线程)用以处理接收的数据并且运行receiver是非常重要的。

几点需要注意的地方:

  • 如果分配给应用程序的核的数量少于或者等于输入DStreams或者receivers的数量,系统只能够接收数据而不能处理它们。
  • 当运行在本地,如果你的master URL被设置成了“local”,这样就只有一个核运行任务。这对程序来说是不足的,因为作为receiver的输入DStream将会占用这个核,这样就没有剩余的核来处理数据了。

基本源

我们已经在快速例子中看到,ssc.socketTextStream(...)方法用来把从TCP套接字获取的文本数据创建成DStream。除了套接字,StreamingContext API也支持把文件以及Akka actors作为输入源创建DStream。

  • 文件流(File Streams):从任何与HDFS API兼容的文件系统中读取数据,一个DStream可以通过如下方式创建
streamingContext.fileStream[keyClass, valueClass, inputFormatClass](dataDirectory)

Spark Streaming将会监控dataDirectory目录,并且处理目录下生成的任何文件(嵌套目录不被支持)。需要注意一下三点:

1 所有文件必须具有相同的数据格式
2 所有文件必须在`dataDirectory`目录下创建,文件是自动的移动和重命名到数据目录下
3 一旦移动,文件必须被修改。所以如果文件被持续的附加数据,新的数据不会被读取。

对于简单的文本文件,有一个更简单的方法streamingContext.textFileStream(dataDirectory)可以被调用。文件流不需要运行一个receiver,所以不需要分配核。

在Spark1.2中,fileStream在Python API中不可用,只有textFileStream可用。

  • 基于自定义actor的流:DStream可以调用streamingContext.actorStream(actorProps, actor-name)方法从Akka actors获取的数据流来创建。具体的信息见自定义receiver指南actorStream在Python API中不可用。
  • RDD队列作为数据流:为了用测试数据测试Spark Streaming应用程序,人们也可以调用streamingContext.queueStream(queueOfRDDs)方法基于RDD队列创建DStreams。每个push到队列的RDD都被当做DStream的批数据,像流一样处理。

关于从套接字、文件和actor中获取流的更多细节,请看StreamingContextJavaStreamingContext

高级源

这类源需要非Spark库接口,并且它们中的部分还需要复杂的依赖(例如kafka和flume)。为了减少依赖的版本冲突问题,从这些源创建DStream的功能已经被移到了独立的库中,你能在关联查看细节。例如,如果你想用来自推特的流数据创建DStream,你需要按照如下步骤操作:

  • 关联:添加spark-streaming-twitter_2.10到SBT或maven项目的依赖中
  • 编写:导入TwitterUtils类,用TwitterUtils.createStream方法创建DStream,如下所示

    import org.apache.spark.streaming.twitter._
    TwitterUtils.createStream(ssc)
  • 部署:将编写的程序以及其所有的依赖(包括spark-streaming-twitter_2.10的依赖以及它的传递依赖)打为jar包,然后部署。这在部署章节将会作更进一步的介绍。

需要注意的是,这些高级的源在spark-shell中不能被使用,因此基于这些源的应用程序无法在shell中测试。

下面将介绍部分的高级源:

  • Twitter:Spark Streaming利用Twitter4j 3.0.3获取公共的推文流,这些推文通过推特流API获得。认证信息可以通过Twitter4J库支持的任何方法提供。你既能够得到公共流,也能够得到基于关键字过滤后的流。你可以查看API文档(scalajava)和例子(TwitterPopularTagsTwitterAlgebirdCMS
  • Flume:Spark Streaming 1.2能够从flume 1.4.0中获取数据,可以查看flume集成指南了解详细信息
  • Kafka:Spark Streaming 1.2能够从kafka 0.8.0中获取数据,可以查看kafka集成指南了解详细信息
  • Kinesis:查看Kinesis集成指南了解详细信息

自定义源

在Spark 1.2中,这些源不被Python API支持。输入DStream也可以通过自定义源创建,你需要做的是实现用户自定义的receiver,这个receiver可以从自定义源接收数据以及将数据推到Spark中。通过自定义receiver指南了解详细信息

Receiver可靠性

基于可靠性有两类数据源。源(如kafka、flume)允许。如果从这些可靠的源获取数据的系统能够正确的应答所接收的数据,它就能够确保在任何情况下不丢失数据。这样,就有两种类型的receiver:

  • Reliable Receiver:一个可靠的receiver正确的应答一个可靠的源,数据已经收到并且被正确地复制到了Spark中。
  • Unreliable Receiver :这些receivers不支持应答。即使对于一个可靠的源,开发者可能实现一个非可靠的receiver,这个receiver不会正确应答。

怎样编写可靠的Receiver的细节在自定义receiver中有详细介绍。

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