1 Spark Streaming 不足

Apache Spark在2016年的时候启动了Structured Streaming项目，一个基于Spark SQL的全新流计算引擎Structured Streaming，让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能的流处理程序。

个人总结:spark Streaming就是对RDD进行批量处理,Structured Streaming就相当于SparkSql一样进行操作,并且更加完善的函数.

Structured Streaming并不是对Spark Streaming的简单改进，而是吸取了在开发SparkSQL和Spark Streaming过程中的经验教训，以及Spark社区和Databricks众多客户的反馈，重新开发的全新流式引擎，致力于为批处理和流处理提供统一的高性能API。同时，在这个新的引擎中，也很容易实现之前在Spark Streaming中很难实现的一些功能，比如EventTime（事件时间）的支持，Stream-Stream Join（2.3.0 新增的功能），毫秒级延迟（2.3.0即将加入的 Continuous Processing）。
Spark Streaming是Apache Spark早期基于RDD开发的流式系统，用户使用DStream API来编写代码，支持高吞吐和良好的容错。其背后的主要模型是Micro Batch（微批处理），也就是将数据流切成等时间间隔（BatchInterval）的小批量任务来执行。
Structured Streaming则是在Spark 2.0加入的，经过重新设计的全新流式引擎。它的模型十分简洁，易于理解。一个流的数据源从逻辑上来说就是一个不断增长的动态表格，随着时间的推移，新数据被持续不断地添加到表格的末尾，用户可以使用Dataset/DataFrame 或者 SQL 来对这个动态数据源进行实时查询。
文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/structured-streaming-programming-guide.html
Spark Streaming 会接收实时数据源的数据，并切分成很多小的batches，然后被Spark Engine执行，产出同样由很多小的batchs组成的结果流。

本质上，这是一种micro-batch（微批处理）的方式处理，用批的思想去处理流数据。这种设计让Spark Streaming面对复杂的流式处理场景时捉襟见肘。
Spark Streaming 存在哪些不足，总结一下主要有下面几点：

第一点：使用 Processing Time 而不是 Event Time

Processing Time 是数据到达 Spark 被处理的时间，而 Event Time 是数据自带的属性，
一般表示数据产生于数据源的时间。
比如 IoT 中，传感器在 12:00:00 产生一条数据，然后在 12:00:05 数据传送到 Spark，
那么 Event Time 就是 12:00:00，而 Processing Time 就是 12:00:05。
Spark Streaming是基于DStream模型的micro-batch模式，简单来说就是将一个微小时间段（比如说 1s）的流数据当前批数据来处理。如果要统计某个时间段的一些数据统计，毫无疑问应该使用 Event Time，但是因为 Spark Streaming 的数据切割是基于Processing Time，这样就导致使用 Event Time 特别的困难。

第二点：Complex, low-level api

DStream（Spark Streaming 的数据模型）提供的API类似RDD的API，非常的low level；
当编写Spark Streaming程序的时候，本质上就是要去构造RDD的DAG执行图，然后通过
Spark Engine运行。这样导致一个问题是，DAG 可能会因为开发者的水平参差不齐而导
致执行效率上的天壤之别；

第三点：reason about end-to-end application

end-to-end指的是直接input到out，如Kafka接入Spark Streaming然后再导出到HDFS中；
DStream 只能保证自己的一致性语义是 exactly-once 的，而 input 接入 Spark
Streaming 和 Spark Straming 输出到外部存储的语义往往需要用户自己来保证；

第四点：批流代码不统一

尽管批流本是两套系统，但是这两套系统统一起来确实很有必要，有时候确实需要将的流
处理逻辑运行到批数据上面；
Streaming尽管是对RDD的封装，但是要将DStream代码完全转换成RDD还是有一点工作
量的，更何况现在Spark的批处理都用DataSet/DataFrameAPI；
流式计算一直没有一套标准化、能应对各种场景的模型，直到2015年Google发表了The
Dataflow Model的论文（ https://yq.aliyun.com/articles/73255 ）。Google开源Apache Beam项
目，基本上就是对Dataflow模型的实现，目前已经成为Apache的顶级项目，但是在国内使用不多。
国内使用的更多的是Apache Flink，因为阿里大力推广Flink，甚至把花7亿元把Flink母公司收购。

使用Yahoo的流基准平台，要求系统读取广告点击事件，并按照活动ID加入到一个广告活动的
静态表中，并在10秒的event-time窗口中输出活动计数。比较了Kafka Streams 0.10.2、Apache Flink1.2.1和Spark 2.3.0，在一个拥有5个c3.2*2大型Amazon EC2 工作节点和一个master节点的集群上（硬件条件为8个虚拟核心和15GB的内存）。
上图(a)展示了每个系统最大稳定吞吐量（积压前的吞吐量），Flink可以达到3300万，而
Structured Streaming可以达到6500万，近乎两倍于Flink。这个性能完全来自于Spark SQL的内置
执行优化，包括将数据存储在紧凑的二进制文件格式以及代码生成。

2 Structured Streaming 概述

或许是对Dataflow模型的借鉴，也许是英雄所见略同，Spark在2.0版本中发布了新的流计算的
API：Structured Streaming结构化流。Structured Streaming是一个基于Spark SQL引擎的可扩展、容错的流处理引擎。统一了流、批的编程模型，可以使用静态数据批处理一样的方式来编写流式计算操作，并且支持基于event_time的时间窗口的处理逻辑。随着数据不断地到达，Spark 引擎会以一种增量的方式来执行这些操作，并且持续更新结算结果。

2.1 模块介绍

Structured Streaming 在 Spark 2.0 版本于 2016 年引入，设计思想参考很多其他系统的思想，比如区分 processing time 和 event time，使用 relational 执行引擎提高性能等。同时也考虑了和 Spark 其他组件更好的集成。
Structured Streaming 和其他系统的显著区别主要如下：

第一点：Incremental query model（增量查询模型）

Structured Streaming 将会在新增的流式数据上不断执行增量查询，同时代码的写法和批处理 API（基于Dataframe和Dataset API）完全一样，而且这些API非常的简单。

第二点：Support for end-to-end application（支持端到端应用）

Structured Streaming 和内置的 connector 使的 end-to-end 程序写起来非常的简单，而且 “correct by default”。数据源和sink满足 “exactly-once” 语义，这样我们就可以在此基础上更好地和外部系统集成。

第三点：复用 Spark SQL 执行引擎

Spark SQL 执行引擎做了非常多的优化工作，比如执行计划优化、codegen、内存管理等。这也是Structured Streaming取得高性能和高吞吐的一个原因。
1.2.2 核心设计
2016年，Spark在2.0版本中推出了结构化流处理的模块Structured Streaming，核心设计如下：

第一点：Input and Output（输入和输出）

Structured Streaming 内置了很多 connector 来保证 input 数据源和 output sink 保证 exactly-once 语义。
实现 exactly-once 语义的前提：
Input 数据源必须是可以replay的，比如Kafka，这样节点crash的时候就可以重新读
取input数据，常见的数据源包括 Amazon Kinesis, Apache Kafka 和文件系统。
Output sink 必须要支持写入是幂等的，这个很好理解，如果 output 不支持幂等写入，那么一致性语义就是 at-least-once 了。另外对于某些 sink, StructuredStreaming 还提供了原子写入来保证 exactly-once 语义。
补充：幂等性：在HTTP/1.1中对幂等性的定义：一次和多次请求某一个资源对于资源本身应该具有同样的结果（网络超时等问题除外）。也就是说，其任意多次执行对资源本身所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等性是系统服务对外一种承诺（而不是实现），承诺只要调用接口成功，外部多次调用对系统的影响是一致的。声明为幂等的服务会认为外部调用失败是常态，并且失败之后必然会有重试。

第二点：Program API（编程 API）

Structured Streaming 代码编写完全复用 Spark SQL 的 batch API，也就是对一个或者多个 stream 或者 table 进行 query。
query 的结果是 result table，可以以多种不同的模式（追加：append, 更新：update, 完全：complete）输出到外部存储中。
另外，Structured Streaming 还提供了一些 Streaming 处理特有的 API：Trigger,watermark, stateful operator。

第三点：Execution Engine（执行引擎）

复用 Spark SQL 的执行引擎；
Structured Streaming 默认使用类似 Spark Streaming 的 micro-batch 模式，有很多好
处，比如动态负载均衡、再扩展、错误恢复以及 straggler （straggler 指的是哪些执行明显慢于其他 task 的 task）重试；
提供了基于传统的 long-running operator 的 continuous（持续）处理模式；

第四点：Operational Features（操作特性）

利用 wal 和状态State存储，开发者可以做到集中形式的 rollback 和错误恢复FailOver。

2.3 编程模型

Structured Streaming将流式数据当成一个不断增长的table，然后使用和批处理同一套API，都是基于DataSet/DataFrame的。如下图所示，通过将流式数据理解成一张不断增长的表，从而就可以像操作批的静态数据一样来操作流数据了。
在这个模型中，主要存在下面几个组成部分：

第一部分：Input Table（Unbounded Table），流式数据的抽象表示，没有限制边界的，表的
数据源源不断增加；
第二部分：Query（查询），对 Input Table 的增量式查询，只要Input Table中有数据，立即（默认情况）执行查询分析操作，然后进行输出（类似SparkStreaming中微批处理）；
第三部分：Result Table，Query 产生的结果表；
第四部分：Output，Result Table 的输出，依据设置的输出模式OutputMode输出结果；
Structured Streaming最核心的思想就是将实时到达的数据看作是一个不断追加的unboundtable无界表，到达流的每个数据项就像是表中的一个新行被附加到无边界的表中，用静态结构化数据的批处理查询方式进行流计算。

以词频统计WordCount案例，Structured Streaming实时处理数据的示意图如下，各行含义：
第一行、表示从TCP Socket不断接收数据，使用【nc -lk 9999】；
第二行、表示时间轴，每隔1秒进行一次数据处理；
第三行、可以看成是“input unbound table"，当有新数据到达时追加到表中；
第四行、最终的wordCounts是结果表，新数据到达后触发查询Query，输出的结果；
第五行、当有新的数据到达时，Spark会执行“增量"查询，并更新结果集；该示例设置为CompleteMode，因此每次都将所有数据输出到控制台；
上图中数据实时处理说明：
第一、在第1秒时，此时到达的数据为"cat dog"和"dog dog"，因此可以得到第1秒时的结果集cat=1dog=3，并输出到控制台；
第二、当第2秒时，到达的数据为"owl cat"，此时"unbound table"增加了一行数据"owl cat"，执
行word count查询并更新结果集，可得第2秒时的结果集为cat=2 dog=3 owl=1，并输出到控制台；
第三、当第3秒时，到达的数据为"dog"和"owl"，此时"unbound table"增加两行数据"dog"和
“owl”，执行word count查询并更新结果集，可得第3秒时的结果集为cat=2 dog=4 owl=2；使用Structured Streaming处理实时数据时，会负责将新到达的数据与历史数据进行整合，并完成正确的计算操作，同时更新Result Table。

3 入门案例：WordCount

入门案例与SparkStreaming的入门案例基本一致：实时从TCP Socket读取数据（采用nc）实时进行词频统计WordCount，并将结果输出到控制台Console。

文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/structured-streaming-programming-guide.html#quick-example

3.1 功能演示

运行词频统计WordCount程序，从TCP Socket消费数据，官方演示说明截图如下：
演示运行案例步骤：

第一步、打开终端Terminal，运行NetCat，命令为：nc -lk 9999
第二步、打开另一个终端Terminal，执行如下命令

# 官方入门案例运行：词频统计
/export/server/spark/bin/run-example \
--master local[2] \
--conf spark.sql.shuffle.partitions=2 \
org.apache.spark.examples.sql.streaming.StructuredNetworkWordCount \
node1.oldlu.cn 9999
# 测试数据
spark hadoop spark hadoop spark hive
spark spark spark
spark hadoop hive

发送数据以后，最终统计输出结果如下：

3.2 Socket 数据源

从Socket中读取UTF8文本数据。一般用于测试，使用nc -lk 端口号向Socket监听的端口发送数据，用于测试使用，有两个参数：

参数一：host，主机名称，必须指定参数
参数二：port，端口号，必须指定参数
范例如下所示：

3.3 Console 接收器

将结果数据打印到控制台或者标准输出，通常用于测试或Bedug使用，三种输出模式OutputMode（Append、Update、Complete）都支持，两个参数可设置：

参数一：numRows，打印多少条数据，默认为20条；
参数二：truncate，如果某列值字符串太长是否截取，默认为true，截取字符串；
范例如下所示：

3.4 编程实现

可以认为Structured Streaming = SparkStreaming + SparkSQL，对流式数据处理使用SparkSQL数据结构，应用入口为SparkSession，对比SparkSQL与SparkStreaming编程：

Spark Streaming：将流式数据按照时间间隔（BatchInterval）划分为很多Batch，每批次数据封装在RDD中，底层RDD数据，构建StreamingContext实时消费数据；
Structured Streaming属于SparkSQL模块中一部分，对流式数据处理，构建SparkSession对象，
指定读取Stream数据和保存Streamn数据，具体语法格式：

加载数据Load：读取静态数据【spark.read】、读取流式数据【spark.readStream】
保存数据Save：保存静态数据【ds/df.write】、保存流式数据【ds/df.writeStrem】词频统计案例：从TCP Socket实消费流式数据，进行词频统计，将结果打印在控制台Console 。

第一点、程序入口SparkSession，加载流式数据：spark.readStream
第二点、数据封装Dataset/DataFrame中，分析数据时，建议使用DSL编程，调用API，很少使用SQL方式
第三点、启动流式应用，设置Output结果相关信息、start方法启动应用

完整案例代码如下：

import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode,StreamingQuery}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame,SparkSession}
/*** 使用Structured Streaming从TCP Socket实时读取数据，进行词频统计，将结果打印到控制台。*/object StructuredWordCount{def main(args:Array[String]):Unit={// TODO: 构建SparkSession实例对象val spark:SparkSession=SparkSession.builder().appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$")).master("local[2]").config("spark.sql.shuffle.partitions","2") // 设置Shuffle分区数目.getOrCreate()
// 导入隐式转换和函数库
import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.functions._
// TODO: 1. 从TCP Socket 读取数据
val inputStreamDF:DataFrame=spark.readStream.format("socket").option("host","node1.oldlu.cn").option("port",9999).load()
/*
root
|-- value: string (nullable = true)
*/
//inputStreamDF.printSchema()
// TODO: 2. 业务分析：词频统计WordCountval resultStreamDF:DataFrame=inputStreamDF.as[String] // 将DataFrame转换为Dataset进行操作
// 过滤数据.filter(line=>null!=line&&line.trim.length>0)
// 分割单词.flatMap(line=>line.trim.split("\\s+")).groupBy($"value").count() // 按照单词分组，聚合
/*
root
|-- value: string (nullable = true)
|-- count: long (nullable = false)
*/
//resultStreamDF.printSchema()
// TODO: 3. 设置Streaming应用输出及启动val query:StreamingQuery=resultStreamDF.writeStream
// TODO: 设置输出模式：Complete表示将ResultTable中所有结果数据输出
// .outputMode(OutputMode.Complete())
// TODO: 设置输出模式：Update表示将ResultTable中有更新结果数据输出.outputMode(OutputMode.Update()).format("console").option("numRows","10").option("truncate","false")
// 流式应用，需要启动start.start()
// 流式查询等待流式应用终止query.awaitTermination()
// 等待所有任务运行完成才停止运行query.stop()}}

其中可以设置不同输出模式（OutputMode），当设置为Complete时，结果表ResultTable中
所有数据都输出；当设置为Update时，仅仅输出结果表ResultTable中更新的数据。

4 DataStreamReader 接口

从Spark 2.0至Spark 2.4版本，目前支持数据源有4种，其中Kafka 数据源使用作为广泛，其他数据源主要用于开发测试程序。
文档： http://spark.apache.org/docs/2.4.5/structured-streaming-programming-guide.html#input-sources

在Structured Streaming中使用SparkSession#readStream读取流式数据，返回DataStreamReader对象，指定读取数据源相关信息，声明如下：

查看DataStreamReader中方法可以发现与DataFrameReader中基本一致，编码上更加方便加载流式数据。

5 文件数据源

将目录中写入的文件作为数据流读取，支持的文件格式为：text、csv、json、orc、parquet，可以设置相关可选参数：

从文件数据源加载数据伪代码如下：

val streamDF = spark.readStream
// Schema must be specified when creating a streaming source DataFrame..schema(schema)
// 每个trigger最大文件数量.option("maxFilesPerTrigger",100)
// 是否首先计算最新的文件，默认为false.option("latestFirst",value = true)
// 是否只检查名字，如果名字相同，则不视为更新，默认为false.option("fileNameOnly",value = true).csv("*.csv")

演示范例：监听某一个目录，读取csv格式数据，统计年龄小于25岁的人群的爱好排行榜。

测试数据

jack;23;running
charles;32;basketball
tom;28;football
lili;24;running
bob;20;swimming
zhangsan;32;running
lisi;28;running
wangwu;24;running
zhaoliu;26;swimming
honghong;28;running`

业务实现代码，监控Windows系统目录【D:/datas】

import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode,StreamingQuery}
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType,StringType,StructType}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame,Dataset,Row,SparkSession}
/*** 使用Structured Streaming从目录中读取文件数据：统计年龄小于25岁的人群的爱好排行榜*/object StructuredFileSource{def main(args:Array[String]):Unit={// 构建SparkSession实例对象val spark:SparkSession=SparkSession.builder().appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$")).master("local[2]")
// 设置Shuffle分区数目.config("spark.sql.shuffle.partitions","2").getOrCreate()
// 导入隐式转换和函数库
import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.functions._
// TODO: 从文件系统，监控目录，读取CSV格式数据
// 数据样本 -> jack,23,running
val csvSchema:StructType=new StructType().add("name",StringType,nullable=true).add("age",IntegerType,nullable=true).add("hobby",StringType,nullable=true)val inputStreamDF:DataFrame=spark.readStream.option("sep",";").option("header","false")
// 指定schema信息.schema(csvSchema).csv("file:///D:/datas/")
// 依据业务需求，分析数据：统计年龄小于25岁的人群的爱好排行榜val resultStreamDF:Dataset[Row]=inputStreamDF
// 年龄小于25岁.filter($"age"< 25)
// 按照爱好分组统计.groupBy($"hobby").count()
// 按照词频降序排序.orderBy($"count".desc)
// 设置Streaming应用输出及启动val query:StreamingQuery=resultStreamDF.writeStream
// 对流式应用输出来说，设置输出模式.outputMode(OutputMode.Complete()).format("console").option("numRows","10").option("truncate","false")
// 流式应用，需要启动start.start()
// 查询器等待流式应用终止query.awaitTermination()query.stop() // 等待所有任务运行完成才停止运行}}

6 Rate source

以每秒指定的行数生成数据，每个输出行包含2个字段：timestamp和value。其中timestamp是一个Timestamp含有信息分配的时间类型，并且value是Long（包含消息的计数从0开始作为第一行）类型。此源用于测试和基准测试，可选参数如下：

演示范例代码如下：

import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode,StreamingQuery,Trigger}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame,SparkSession}
/*** 数据源：Rate Source，以每秒指定的行数生成数据，每个输出行包含一个timestamp和value。*/object StructuredRateSource{def main(args:Array[String]):Unit={// 构建SparkSession实例对象val spark:SparkSession=SparkSession.builder().appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$")).master("local[2]")
// 设置Shuffle分区数目.config("spark.sql.shuffle.partitions","2").getOrCreate()
// 导入隐式转换和函数库
import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.functions._
// TODO：从Rate数据源实时消费数据
val rateStreamDF:DataFrame=spark.readStream.format("rate").option("rowsPerSecond","10") // 每秒生成数据数目.option("rampUpTime","0s") // 每条数据生成间隔时间.option("numPartitions","2") // 分区数目.load()
/*
root
|-- timestamp: timestamp (nullable = true)
|-- value: long (nullable = true)
*/
//rateStreamDF.printSchema()
// 3. 设置Streaming应用输出及启动val query:StreamingQuery=rateStreamDF.writeStream
// 设置输出模式：Append表示新数据以追加方式输出.outputMode(OutputMode.Append()).format("console").option("numRows","10").option("truncate","false")
// 流式应用，需要启动start.start()
// 流式查询等待流式应用终止query.awaitTermination()
// 等待所有任务运行完成才停止运行query.stop()}}

运行应用程序，随机生成的数据，截图如下：

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