output操作概览
Output | Meaning |
print | 打印每个batch中的前10个元素，主要用于测试，或者是不需要执行什么output操作时，用于简单触发一下job |
saveAsTextFile(prefix, [suffix]) | 将每个batch的数据保存到文件中。每个batch的文件的命名格式为：prefix-TIME_IN_MS[.suffix] |
saveAsObjectFile | 同上，但是将每个batch的数据以序列化对象的方式，保存到SequenceFile中 |
saveAsHadoopFile | 同上，将数据保存到Hadoop文件中 |
foreachRDD | 最常用的output操作，遍历DStream中的每个产生的RDD，进行处理。可以将每个RDD中的数据写入外部存储，比如文件、数据库、缓存等。通常在其中，是针对RDD执行action操作的，比如foreach |
output操作
DStream中的所有计算，都是由output操作触发的，比如print()。如果没有任何output操作，那么，压根儿就不会执行定义的计算逻辑。
此外，即使你使用了foreachRDD output操作，也必须在里面对RDD执行action操作，才能触发对每一个batch的计算逻辑。否则，光有foreachRDD output操作，在里面没有对RDD执行action操作，也不会触发任何逻辑。
foreachRDD详解
通常在foreachRDD中，都会创建一个Connection，比如JDBC Connection，然后通过Connection将数据写入外部存储。
误区一：在RDD的foreach操作外部，创建Connection
这种方式是错误的，因为它会导致Connection对象被序列化后传输到每个Task中。而这种Connection对象，实际上一般是不支持序列化的，也就无法被传输。
dstream.foreachRDD { rdd =>
val connection = createNewConnection()
rdd.foreach { record => connection.send(record)
}
}误区二：在RDD的foreach操作内部，创建Connection
这种方式是可以的，但是效率低下。因为它会导致对于RDD中的每一条数据，都创建一个Connection对象。而通常来说，Connection的创建，是很消耗性能的。
dstream.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreach { record =>
val connection = createNewConnection()
connection.send(record)
connection.close()
}
}合理方式一：使用RDD的foreachPartition操作，并且在该操作内部，创建Connection对象，这样就相当于是，为RDD的每个partition创建一个Connection对象，节省资源的多了。
dstream.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
val connection = createNewConnection()
partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))
connection.close()
}
}合理方式二：自己手动封装一个静态连接池，使用RDD的foreachPartition操作，并且在该操作内部，从静态连接池中，通过静态方法，获取到一个连接，使用之后再还回去。这样的话，甚至在多个RDD的partition之间，也可以复用连接了。而且可以让连接池采取懒创建的策略，并且空闲一段时间后，将其释放掉。
dstream.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
val connection = ConnectionPool.getConnection()
partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))
ConnectionPool.returnConnection(connection)
}
}foreachRDD实战
案例：改写UpdateStateByKeyWordCount，将每次统计出来的全局的单词计数，写入一份，到MySQL数据库中。
Java版本
public class ConnectionPool {
// 静态的Connection队列
private static LinkedList<Connection> connectionQueue;
/**
* 加载驱动
*/
static {
try {
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 获取连接，多线程访问并发控制
* @return
*/
public synchronized static Connection getConnection() {
try {
if(connectionQueue == null) {
connectionQueue = new LinkedList<Connection>();
for(int i = 0; i < 10; i++) {
Connection conn = DriverManager.getConnection(
"jdbc:mysql://hadoop-100:3306/mytest",
"root",
"root");
connectionQueue.push(conn);
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return connectionQueue.poll();
}
/**
* 还回去一个连接
*/
public static void returnConnection(Connection conn) {
connectionQueue.push(conn);
}
}
public class PersistWordCount {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("PersistWordCountJava").setMaster("local[2]");
JavaStreamingContext streamingContext = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(10));
streamingContext.checkpoint("hdfs://hadoop-100:9000/streamingCheckpoint");
JavaReceiverInputDStream<String> lines = streamingContext.socketTextStream("hadoop-100", 9999);
JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
@Override
public Iterable<String> call(String s) throws Exception {
return Arrays.asList(s.split(" "));
}
});
JavaPairDStream<String, Integer> wordNumber = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
return new Tuple2<>(s, 1);
}
});
JavaPairDStream<String, Integer> result = wordNumber.updateStateByKey(new Function2<List<Integer>, Optional<Integer>, Optional<Integer>>() {
@Override
public Optional<Integer> call(List<Integer> v1, Optional<Integer> v2) throws Exception {
Integer nowValue = 0;
if(v2.isPresent()) {
nowValue = v2.get();
}
for(Integer v : v1) {
nowValue += v;
}
return Optional.of(nowValue);
}
});
// 每次得到当前所有单词的统计次数之后，将其写入mysql存储，进行持久化，以便于后续的J2EE应用程序,进行显示
result.foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String, Integer>, Void>() {
@Override
public Void call(JavaPairRDD<String, Integer> wordCountsRDD) throws Exception {
// 调用RDD的foreachPartition()方法
wordCountsRDD.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String, Integer>>>() {
@Override
public void call(Iterator<Tuple2<String, Integer>> wordCounts) throws Exception {
// 给每个partition，获取一个连接
Connection conn = ConnectionPool.getConnection();
// 遍历partition中的数据，使用一个连接，插入数据库
Tuple2<String, Integer> wordCount = null;
while(wordCounts.hasNext()) {
wordCount = wordCounts.next();
String sql = "insert into wordcount(word,count) "
+ "values('" + wordCount._1 + "'," + wordCount._2 + ")";
Statement stmt = conn.createStatement();
stmt.executeUpdate(sql);
}
// 用完以后，将连接还回去
ConnectionPool.returnConnection(conn);
}
});
return null;
}
});
streamingContext.start();
streamingContext.awaitTermination();
streamingContext.close();
}
}建表语句
create table wordcount (
id integer auto_increment primary key,
updated_time timestamp NOT NULL default CURRENT_TIMESTAMP on update CURRENT_TIMESTAMP,
word varchar(255),
count integer
);
