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- 1 设备监控数据
- 1.1 创建 Topic
- 1.2 模拟数据
- 2 基于DataFrame分析
- 3 基于SQL分析
- 4 时间概念
- 5 event-time 窗口分析
- 6 event-time 窗口生成
- 7 延迟数据处理
- 7.1 延迟数据
- 7.2 Watermarking 水位
- 7.3 官方案例演示
1 设备监控数据
在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。物联网提供源源不断的数据流，使实时数据分析成为分析数据的理想工具。
模拟一个智能物联网系统的数据统计分析，产生设备数据发送到Kafka，结构化流Structured
Streaming实时消费统计。对物联网设备状态信号数据，实时统计分析:
- 1）、信号强度大于30的设备；
- 2）、各种设备类型的数量；
- 3）、各种设备类型的平均信号强度；
编写程序模拟生成物联网设备监控数据，发送到Kafka Topic中，此处为了演示字段较少，实际
生产项目中字段很多。
1.1 创建 Topic
启动Kafka Broker服务，创建Topic【search-log-topic】，命令如下所示：
# 启动Zookeeper
/export/server/zookeeper/bin/zkServer.sh start
# 启动Kafka Broker
/export/server/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /export/server/kafka/config/server.properties
rm -rf /export/server/kafka/logs/*
# 创建topic
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper node1.oldlu.cn:2181/kafka200 --replication-fa
ctor 1 --partitions 3 --topic iotTopic
# 模拟生产者
/export/server/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node1.oldlu.cn:9092 --topic iotTopic
# 模拟消费者
/export/server/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1.oldlu.cn:9092 --topic iotTopic
--from-beginning
# 删除topic
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --delete --zookeeper node1.oldlu.cn:2181/kafka200 --topic iotTopic1.2 模拟数据
模拟设备监控日志数据，字段信息封装到CaseClass样例类【DeviceData】类，代码如下
package cn.oldlu.spark.iot
/**
* 物联网设备发送状态数据
*
* @param device 设备标识符ID
* @param deviceType 设备类型，如服务器mysql, redis, kafka或路由器route
* @param signal 设备信号
* @param time 发送数据时间
*/
case class DeviceData(
device: String, //
deviceType: String, //
signal: Double, //
time: Long //
)模拟产生日志数据类【MockIotDatas】具体代码如下：
import java.util.Properties
import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerRecord}
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
import org.json4s.jackson.Json
import scala.util.Random
object MockIotDatas {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 发送Kafka Topic
val props = new Properties()
props.put("bootstrap.servers", "node1.oldlu.cn:9092")
props.put("acks", "1")
props.put("retries", "3")
props.put("key.serializer", classOf[StringSerializer].getName)
props.put("value.serializer", classOf[StringSerializer].getName)
val producer = new KafkaProducer[String, String](props)
val deviceTypes = Array(
"db", "bigdata", "kafka", "route", "bigdata", "db", "bigdata", "bigdata", "bigdata"
)
val random: Random = new Random()
while (true) {
val index: Int = random.nextInt(deviceTypes.length)
val deviceId: String = s"device_${(index + 1) * 10 + random.nextInt(index + 1)}"
val deviceType: String = deviceTypes(index)
val deviceSignal: Int = 10 + random.nextInt(90)
// 模拟构造设备数据
val deviceData = DeviceData(deviceId, deviceType, deviceSignal, System.currentTimeMillis())
// 转换为JSON字符串
val deviceJson: String = new Json(org.json4s.DefaultFormats).write(deviceData)
println(deviceJson)
Thread.sleep(100 + random.nextInt(500))
val record = new ProducerRecord[String, String]("iotTopic", deviceJson)
producer.send(record)
}
// 关闭连接
producer.close()
}
}相当于大机房中各个服务器定时发送相关监控数据至Kafka中，服务器部署服务有数据库db、大
数据集群bigdata、消息队列kafka及路由器route等等，数据样本：
{"device":"device_50","deviceType":"bigdata","signal":91.0,"time":1590660338429}
{"device":"device_20","deviceType":"bigdata","signal":17.0,"time":1590660338790}
{"device":"device_32","deviceType":"kafka","signal":93.0,"time":1590660338908}
{"device":"device_82","deviceType":"bigdata","signal":72.0,"time":1590660339380}
{"device":"device_32","deviceType":"kafka","signal":10.0,"time":1590660339972}
{"device":"device_96","deviceType":"bigdata","signal":18.0,"time":1590660343554}2 基于DataFrame分析
按照业务需求，从Kafka消费日志数据，基于DataFrame数据结构调用函数分析，代码如下：
package cn.oldlu.spark.iot
import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode, StreamingQuery}
import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, LongType}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
/**
* 对物联网设备状态信号数据，实时统计分析:
* 1）、信号强度大于30的设备
* 2）、各种设备类型的数量
* 3）、各种设备类型的平均信号强度
*/
object IotStreamingOnline {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1. 构建SparkSession会话实例对象，设置属性信息
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
.master("local[3]")
.config("spark.sql.shuffle.partitions", "3")
.getOrCreate()
// 导入隐式转换和函数库
import org.apache.spark.sql.functions._
import spark.implicits._
// 2. 从Kafka读取数据，底层采用New Consumer API
val iotStreamDF: DataFrame = spark.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "node1.oldlu.cn:9092")
.option("subscribe", "iotTopic")
// 设置每批次消费数据最大值
.option("maxOffsetsPerTrigger", "100000")
.load()
// 3. 对获取数据进行解析，封装到DeviceData中
val etlStreamDF: DataFrame = iotStreamDF
// 获取value字段的值，转换为String类型
.selectExpr("CAST(value AS STRING)")
// 将数据转换Dataset
.as[String] // 内部字段名为value
// 过滤数据
.filter(line => null != line && line.trim.length > 0)
// 解析JSON数据：{"device":"device_65","deviceType":"db","signal":12.0,"time":1589718910796}
.select(
get_json_object($"value", "$.device").as("device_id"),
get_json_object($"value", "$.deviceType").as("device_type"),
get_json_object($"value", "$.signal").cast(DoubleType).as("signal"),
get_json_object($"value", "$.time").cast(LongType).as("time")
)
// 4. 依据业务，分析处理
// TODO: signal > 30 所有数据，按照设备类型 分组，统计数量、平均信号强度
val resultStreamDF: DataFrame = etlStreamDF
// 信号强度大于10
.filter($"signal" > 30)
// 按照设备类型 分组
.groupBy($"device_type")
// 统计数量、评价信号强度
.agg(
count($"device_type").as("count_device"),
round(avg($"signal"), 2).as("avg_signal")
)
// 5. 启动流式应用，结果输出控制台
val query: StreamingQuery = resultStreamDF.writeStream
.outputMode(OutputMode.Complete())
.format("console")
.option("numRows", "10")
.option("truncate", "false")
.start()
query.awaitTermination()
query.stop()
}
}其中使用函数get_json_object提取JSON字符串中字段值，将最终结果打印控制台。
3 基于SQL分析
按照业务需求，从Kafka消费日志数据，提取字段信息，将DataFrame注册为临时视图，编写
SQL执行分析，代码如下：
package cn.oldlu.spark.iot
import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode, StreamingQuery}
import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, LongType}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
/**
* 对物联网设备状态信号数据，实时统计分析，基于SQL编程
* 1）、信号强度大于30的设备
* 2）、各种设备类型的数量
* 3）、各种设备类型的平均信号强度
*/
object IotStreamingOnlineSQL {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1. 构建SparkSession会话实例对象，设置属性信息
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
.master("local[3]")
.config("spark.sql.shuffle.partitions", "3")
.getOrCreate()
import org.apache.spark.sql.functions._
import spark.implicits._
// 2. 从Kafka读取数据，底层采用New Consumer API
val iotStreamDF: DataFrame = spark.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "node1.oldlu.cn:9092")
.option("subscribe", "iotTopic")
// 设置每批次消费数据最大值
.option("maxOffsetsPerTrigger", "100000")
.load()
// 3. 对获取数据进行解析，封装到DeviceData中
val etlStreamDF: DataFrame = iotStreamDF
// 获取value字段的值，转换为String类型
.selectExpr("CAST(value AS STRING)")
// 将数据转换Dataset
.as[String] // 内部字段名为value
// 过滤数据
.filter(line => null != line && line.trim.length > 0)
// 解析JSON数据：{"device":"device_65","deviceType":"db","signal":12.0,"time":1589718910796}
.select(
get_json_object($"value", "$.device").as("device_id"),
get_json_object($"value", "$.deviceType").as("device_type"),
get_json_object($"value", "$.signal").cast(DoubleType).as("signal"),
get_json_object($"value", "$.time").cast(LongType).as("time")
)
// 4. 依据业务，分析处理
// TODO: signal > 30 所有数据，按照设备类型 分组，统计数量、平均信号强度
// 4.1 注册DataFrame为临时视图
etlStreamDF.createOrReplaceTempView("view_tmp_stream_iots")
// 4.2 编写SQL执行查询
val resultStreamDF: DataFrame = spark.sql(
"""
|SELECT
| device_type, COUNT(device_type) AS count_device, ROUND(AVG(signal), 2) AS avg_signal
|FROM view_tmp_stream_iots
|WHERE signal > 30 GROUP BY device_type
|""".stripMargin)
// 5. 启动流式应用，结果输出控制台
val query: StreamingQuery = resultStreamDF.writeStream
.outputMode(OutputMode.Complete())
.foreachBatch { (batchDF: DataFrame, batchId: Long) =>
println("===========================================")
println(s"BatchId = ${batchId}")
println("===========================================")
if (!batchDF.isEmpty) batchDF.coalesce(1).show(20, truncate = false)
}
.start()
query.awaitTermination()
query.stop()
}
}运行流式应用，结果如下图所示：
4 时间概念
在SparkStreaming中窗口统计分析：Window Operation（设置窗口大小WindowInterval和滑动大小SlideInterval），按照Streaming 流式应用接收数据的时间进行窗口设计的，其实是不符合实际应用场景的。
例如，在物联网数据平台中，每个设备产生的数据，其中包含数据产生的时间，然而数据需要
经过一系列采集传输才能被流式计算框架处理：SparkStreaming，此过程需要时间的，再按照处理
时间来统计业务的时候，准确性降低，存在不合理性。
在结构化流Structured Streaming中窗口数据统计时间是基于数据本身事件时间EventTime字
段统计，更加合理性，官方文档：
http://spark.apache.org/docs/2.4.5/structured-streaming-programming-guide.html#window-operations-on-event-time在Streaming流式数据处理中，按照时间处理数据，其中时间有三种概念：
- 1）、事件时间EventTime，表示数据本身产生的时间，该字段在数据本身中；
- 2）、注入时间IngestionTime，表示数据到达流式系统时间，简而言之就是流式处理系统接收到
数据的时间； - 3）、处理时间ProcessingTime，表示数据被流式系统真正开始计算操作的时间。不同流式计算框架支持时间不一样，SparkStreaming框架仅仅支持处理时间ProcessTime，StructuredStreaming支持事件时间和处理时间，Flink框架支持三种时间数据操作，实际项目中往往针对【事件时间EventTime】进行数据处理操作，更加合理化。
5 event-time 窗口分析
基于事件时间窗口聚合操作：基于窗口的聚合（例如每分钟事件数）只是事件时间列上特殊类型的分组和聚合，其中每个时间窗口都是一个组，并且每一行可以属于多个窗口/组。事件时间EventTime是嵌入到数据本身中的时间，数据实际真实产生的时间。例如，如果希望获得每分钟由物联网设备生成的事件数，那么可能希望使用生成数据的时间（即数据中的事件时间event time），而不是Spark接收数据的时间（receive time/archive time）。
这个事件时间很自然地用这个模型表示，设备中的每个事件（Event）都是表中的一行（Row），而事件时间（Event Time）是行中的一列值（Column Value）。因此，这种基于事件时间窗口的聚合查询既可以在静态数据集（例如，从收集的设备事件日志中）上定义，也可以在数据流上定义，从而使用户的使用更加容易。修改词频统计程序，数据流包含每行数据以及生成每行行的时间。希望在10分钟的窗口内对单词进行计数，每5分钟更新一次，如下图所示：
单词在10分钟窗口【12:00-12:10、12:05-12:15、12:10-12:20】等之间接收的单词中计数。注意，
【12:00-12:10】表示处理数据的事件时间为12:00之后但12:10之前的数据。思考一下，12:07的一条数据，应该增加对应于两个窗口12:00-12:10和12:05-12:15的计数。基于事件时间窗口统计有两个参数索引：分组键（如单词）和窗口（事件时间字段）。
为了演示案例，将上述案例中的每5分钟统计最近10分钟窗口改为每5秒统计最近10秒窗口数
据，测试数据集：
2019-10-12 09:00:02,cat dog
2019-10-12 09:00:03,dog dog
2019-10-12 09:00:07,owl cat
2019-10-12 09:00:11,dog
2019-10-12 09:00:13,owl案例中三个时间范围，说明如下：
1、触发时间间隔，trigger interval：5秒 (案例：5分钟)
2、事件时间窗口大小，window interval：10秒（案例：10分钟）
3、滑动大小，slider interval：5秒（案例：5分钟）官方案例演示代码如下：
import java.sql.Timestamp
import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode, StreamingQuery, Trigger}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
/**
* 基于Structured Streaming 模块读取TCP Socket读取数据，进行事件时间窗口统计词频WordCount，将结果打印到控制台
* TODO：每5秒钟统计最近10秒内的数据（词频：WordCount)
*
* EventTime即事件真正生成的时间：
* 例如一个用户在10：06点击 了一个按钮，记录在系统中为10：06
* 这条数据发送到Kafka，又到了Spark Streaming中处理，已经是10：08，这个处理的时间就是process Time。
*
* 测试数据：
* 2019-10-12 09:00:02,cat dog
* 2019-10-12 09:00:03,dog dog
* 2019-10-12 09:00:07,owl cat
* 2019-10-12 09:00:11,dog
* 2019-10-12 09:00:13,owl
*/
object StructuredWindow {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1. 构建SparkSession实例对象，传递sparkConf参数
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
.master("local[2]")
.config("spark.sql.shuffle.partitions", "2")
.getOrCreate()
import org.apache.spark.sql.functions._
import spark.implicits._
// 2. 使用SparkSession从TCP Socket读取流式数据
val inputStreamDF: DataFrame = spark.readStream
.format("socket")
.option("host", "node1.oldlu.cn")
.option("port", 9999)
.load()
// 3. 针对获取流式DStream进行词频统计
val resultStreamDF = inputStreamDF
// 将DataFrame转换为Dataset操作，Dataset是类型安全，强类型
.as[String]
.filter(line => null != line && line.trim.length > 0)
// 将每行数据进行分割单词: 2019-10-12 09:00:02,cat dog
.flatMap { line =>
val arr = line.trim.split(",")
arr(1).split("\\s+").map(word => (Timestamp.valueOf(arr(0)), word))
}
// 设置列的名称
.toDF("insert_timestamp", "word")
// TODO：设置基于事件时间（event time）窗口 -> insert_timestamp, 每5秒统计最近10秒内数据
/*
1. 先按照窗口分组、2. 再对窗口中按照单词分组、 3. 最后使用聚合函数聚合
*/
.groupBy(
window($"insert_timestamp", "10 seconds", "5 seconds"), $"word"
).count()
.orderBy($"window") // 按照窗口字段降序排序
/*
root
|-- window: struct (nullable = true)
| |-- start: timestamp (nullable = true)
| |-- end: timestamp (nullable = true)
|-- word: string (nullable = true)
|-- count: long (nullable = false)
*/
//resultStreamDF.printSchema()
// 4. 将计算的结果输出，打印到控制台
val query: StreamingQuery = resultStreamDF.writeStream
.outputMode(OutputMode.Complete())
.format("console")
.option("numRows", "100")
.option("truncate", "false")
.trigger(Trigger.ProcessingTime("5 seconds"))
.start()
query.awaitTermination()
query.stop()
}
}运行上述基于事件时间Event Time窗口统计流式应用，演示效果图如下所示：
Structured Streaming中如何依据EventTime事件时间生成窗口的呢？查看类TimeWindowing源码中生成窗口规则：
org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.TimeWindowing
// 窗口个数
/* 最大的窗口数 = 向上取整(窗口长度/滑动步长) */
maxNumOverlapping <- ceil(windowDuration / slideDuration)
for (i <- 0 until maxNumOverlapping)
/**
timestamp是event-time 传进的时间戳
startTime是window窗口参数，默认是0 second 从时间的0s
含义：event-time从1970年...有多少个滑动步长，如果说浮点数会向上取整
*/
windowId <- ceil((timestamp - startTime) / slideDuration)
/**
windowId * slideDuration 向上取能整除滑动步长的时间
(i - maxNumOverlapping) * slideDuration 每一个窗口开始时间相差一个步长
*/
windowStart <- windowId * slideDuration + (i - maxNumOverlapping) * slideDuration + startTime
windowEnd <- windowStart + windowDuration
return windowStart, windowEnd将【(event-time向上取 能整除 滑动步长的时间) - (最大窗口数×滑动步长)】作为"初始窗口"
的开始时间，然后按照窗口滑动宽度逐渐向时间轴前方推进，直到某个窗口不再包含该event-time
为止，最终以"初始窗口"与"结束窗口"之间的若干个窗口作为最终生成的 event-time 的时间窗口。
每个窗口的起始时间start与结束时间end都是前闭后开（左闭右开）的区间，因此初始窗口和结束窗口都不会包含 event-time，最终不会被使用。假设数据为【2019-08-14 10:50:00, dog】，按照上述规则计算窗口示意图如下：
得到窗口如下:
Structed Streaming与Spark Streaming相比一大特性就是支持基于数据中的时间戳的数据处理。也就是在处理数据时，可以对记录中的eventTime事件时间字段进行考虑。因为eventTime更好的代表数据本身的信息，且可以借助eventTime处理比预期晚到达的数据，但是需要有一个限度(阈值)，不能一直等，应该要设定最多等多久。
7.1 延迟数据
在很多流计算系统中，数据延迟到达（the events arrives late to the application）的情况很常见，并且很多时候是不可控的，因为很多时候是外围系统自身问题造成的。Structured Streaming可以保证一条旧的数据进入到流上时，依然可以基于这些“迟到”的数据重新计算并更新计算结果。
上图中在12:04（即事件时间）生成的单词可能在12:11被应用程序接收，此时，应用程序应使用时间12:04而不是12:11更新窗口12:00-12:10的旧计数。但是会出现如下两个问题：
- 问题一：延迟数据计算是否有价值
- 如果某些数据，延迟很长时间（如30分钟）才到达流式处理系统，数据还需要再次计算吗？
计算的结果还有价值吗？原因在于流式处理系统处理数据关键核心在于实时性； - 实践表明，流计算关注的是近期数据，更新一个很早之前的状态往往已经不再具有很大的业务价值；
- 问题二：以前状态保存浪费资源
- 实时统计来说，如果保存很久以前的数据状态，很多时候没有作用的，反而浪费大量资源；
Spark 2.1引入的watermarking允许用户指定延迟数据的阈值，也允许引擎清除掉旧的状态。即根据watermark机制来设置和判断消息的有效性，如可以获取消息本身的时间戳，然后根据该时间戳来判断消息的到达是否延迟（乱序）以及延迟的时间是否在容忍的范围内（延迟的数据是否处理）。
7.2 Watermarking 水位
水位watermarking官方定义：
lets the engine automatically track the current event time in the data and attempt to clean up old state accordingly.翻译：让Spark SQL引擎自动追踪数据中当前事件时间EventTime，依据规则清除旧的状态数据。通过指定event-time列（上一批次数据中EventTime最大值）和预估事件的延迟时间上限（Threshold）来定义一个查询的水位线watermark。
Watermark = MaxEventTime - Threshod- 第一点：执行第一批次数据时，Watermarker为0，所以此批次中所有数据都参与计算；
- 第二点：Watermarker值只能逐渐增加，不能减少；
- 第三点：Watermark机制主要解决处理聚合延迟数据和减少内存中维护的聚合状态；
- 第四点：设置Watermark以后，输出模式OutputMode只能是Append和Update；
如下方式设置阈值Threshold，计算每批次数据执行时的水位Watermark：
看一下官方案例：词频统计WordCount，设置阈值Threshold为10分钟，每5分钟触发执行一次。
- 延迟到达但没有超过watermark：(12:08, dog)
在12:20触发执行窗口（12:10-12:20）数据中，(12:08, dog) 数据是延迟数据，阈值Threshold设定为10分钟，此时水位线【Watermark = 12:14 - 10m = 12:04】，因为12:14是上个窗口（12:05-12:15）中接收到的最大的事件时间，代表目标系统最后时刻的状态，由于12:08在12:04之后，因此被视为“虽然迟到但尚且可以接收”的数据而被更新到了结果表中，也就是(12:00 - 12:10, dog, 2)和(12:05 - 12:11,dog, 3)。 - 超出watermark：(12:04, donkey)
在12:25触发执行窗口（12:15-12:25）数据中，(12:04, donkey)数据是延迟数据，上个窗口中接收到最大的事件时间为12:21，此时水位线【Watermark = 12:21 - 10m = 12:11】，而(12:04, donkey)比这个值还要早，说明它”太旧了”，所以不会被更新到结果表中了。 - 设置水位线Watermark以后，不同输出模式OutputMode，结果输出不一样：
- Update模式：总是倾向于“尽可能早”的将处理结果更新到sink，当出现迟到数据时，早期的某个计算结果将会被更新；
- Append模式：推迟计算结果的输出到一个相对较晚的时刻，确保结果是稳定的，不会再被更新，
比如：12:00 - 12:10窗口的处理结果会等到watermark更新到12：11之后才会写入到sink。如果用于接收处理结果的sink不支持更新操作，则只能选择Append模式。
7.3 官方案例演示
编写代码，演示官方案例，如下几点注意：
1、该outputMode为update模式，即只会输出那些有更新的数据！！
2、该开窗窗口长度为10 min，步长5 min，水印为eventtime-10 min，（需理解开窗规则）
3、官网案例trigger(Trigger.ProcessingTime("5 minutes"))，但是测试的时候不建议使用这个
4、未输出数据不代表已经在内存中被剔除，只是由于update模式的原因
5、建议比对append理解水印测试数据：
dog,2019-10-10 12:00:07
owl,2019-10-10 12:00:08
dog,2019-10-10 12:00:14
cat,2019-10-10 12:00:09
cat,2019-10-10 12:00:15
dog,2019-10-10 12:00:08
owl,2019-10-10 12:00:13
owl,2019-10-10 12:00:21
owl,2019-10-10 12:00:17具体案例代码如下：
import java.sql.Timestamp
import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode, StreamingQuery, Trigger}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
/**
* 基于Structured Streaming 读取TCP Socket读取数据，事件时间窗口统计词频，将结果打印到控制台
* TODO：每5秒钟统计最近10秒内的数据（词频：WordCount)，设置水位Watermark时间为10秒
* dog,2019-10-10 12:00:07
* owl,2019-10-10 12:00:08
* dog,2019-10-10 12:00:14
* cat,2019-10-10 12:00:09
* cat,2019-10-10 12:00:15
* dog,2019-10-10 12:00:08
* owl,2019-10-10 12:00:13
* owl,2019-10-10 12:00:21
* owl,2019-10-10 12:00:17
*/
object StructuredWatermarkUpdate {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1. 构建SparkSession实例对象，传递sparkConf参数
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
.master("local[2]")
.config("spark.sql.shuffle.partitions", "2")
.getOrCreate()
// b. 导入隐式转换及函数库
import org.apache.spark.sql.functions._
import spark.implicits._
// 2. 使用SparkSession从TCP Socket读取流式数据
val inputStreamDF: DataFrame = spark.readStream
.format("socket")
.option("host", "node1.oldlu.cn")
.option("port", 9999)
.load()
// 3. 针对获取流式DStream设置EventTime窗口及Watermark水位限制
val resultStreamDF = inputStreamDF
// 将DataFrame转换为Dataset操作，Dataset是类型安全，强类型
.as[String]
// 过滤无效数据
.filter(line => null != line && line.trim.length > 0)
// 将每行数据进行分割单词: 2019-10-12 09:00:02,cat dog
.map { line =>
val arr = line.trim.split(",")
(arr(0), Timestamp.valueOf(arr(1)))
}
// 设置列的名称
.toDF("word", "time")
// TODO：设置水位Watermark
.withWatermark("time", "10 seconds")
// TODO：设置基于事件时间（event time）窗口 -> time, 每5秒统计最近10秒内数据
.groupBy(
window($"time", "10 seconds", "5 seconds"),
$"word"
).count()
// 4. 将计算的结果输出，打印到控制台
val query: StreamingQuery = resultStreamDF.writeStream
.outputMode(OutputMode.Update())
.format("console")
.option("numRows", "100")
.option("truncate", "false")
.trigger(Trigger.ProcessingTime("5 seconds"))
.start() // 流式DataFrame，需要启动
// 查询器一直等待流式应用结束
query.awaitTermination()
query.stop()
}
}
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