怎樣用Spark進行實時流計算

這期內容當中小編將會給大家帶來有關怎樣用Spark進行實時流計算，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

Spark Streaming VS Structured Streaming

Spark Streaming是Spark最初的流處理框架，使用了微批的形式來進行流處理。

提供了基于RDDs的Dstream API，每個時間間隔內的數據為一個RDD，源源不斷對RDD進行處理來實現流計算

Apache Spark 在 2016 年的時候啟動了 Structured Streaming 項目，一個基于 Spark SQL 的全新流計算引擎 Structured Streaming，讓用戶像編寫批處理程序一樣簡單地編寫高性能的流處理程序。

Structured Streaming是Spark2.0版本提出的新的實時流框架（2.0和2.1是實驗版本，從Spark2.2開始為穩定版本)

從Spark-2.X版本后，Spark Streaming就進入維護模式，看見Spark已經將大部分精力投入到了全新的Structured Streaming中，而一些新特性也只有Structured Streaming才有，這樣Spark才有了與Flink一戰的能力。

1、Spark Streaming 不足

• Processing Time 而不是 Event Time

  首先解釋一下，Processing Time 是數據到達 Spark 被處理的時間，而 Event Time 是數據自帶的屬性，一般表示數據產生于數據源的時間。比如 IoT 中，傳感器在 12:00:00 產生一條數據，然后在 12:00:05 數據傳送到 Spark，那么 Event Time 就是 12:00:00，而 Processing Time 就是 12:00:05。我們知道 Spark Streaming 是基于 DStream 模型的 micro-batch 模式，簡單來說就是將一個微小時間段，比如說 1s，的流數據當前批數據來處理。如果我們要統計某個時間段的一些數據統計，毫無疑問應該使用 Event Time，但是因為 Spark Streaming 的數據切割是基于 Processing Time，這樣就導致使用 Event Time 特別的困難。

• Complex, low-level api

  這點比較好理解，DStream （Spark Streaming 的數據模型）提供的 API 類似 RDD 的 API 的，非常的 low level。當我們編寫 Spark Streaming 程序的時候，本質上就是要去構造 RDD 的 DAG 執行圖，然后通過 Spark Engine 運行。這樣導致一個問題是，DAG 可能會因為開發者的水平參差不齊而導致執行效率上的天壤之別。這樣導致開發者的體驗非常不好，也是任何一個基礎框架不想看到的（基礎框架的口號一般都是：你們專注于自己的業務邏輯就好，其他的交給我）。這也是很多基礎系統強調 Declarative 的一個原因。

• reason about end-to-end application

  這里的 end-to-end 指的是直接 input 到 out，比如 Kafka 接入 Spark Streaming 然后再導出到 HDFS 中。DStream 只能保證自己的一致性語義是 exactly-once 的，而 input 接入 Spark Streaming 和 Spark Straming 輸出到外部存儲的語義往往需要用戶自己來保證。而這個語義保證寫起來也是非常有挑戰性，比如為了保證 output 的語義是 exactly-once 語義需要 output 的存儲系統具有冪等的特性，或者支持事務性寫入，這個對于開發者來說都不是一件容易的事情。

• 批流代碼不統一

  盡管批流本是兩套系統，但是這兩套系統統一起來確實很有必要，我們有時候確實需要將我們的流處理邏輯運行到批數據上面。關于這一點，最早在 2014 年 Google 提出 Dataflow 計算服務的時候就批判了 streaming/batch 這種叫法，而是提出了 unbounded/bounded data 的說法。DStream 盡管是對 RDD 的封裝，但是我們要將 DStream 代碼完全轉換成 RDD 還是有一點工作量的，更何況現在 Spark 的批處理都用 DataSet/DataFrame API 了。

2.、Structured Streaming 優勢

相對的，來看下Structured Streaming優勢：

• 簡潔的模型。Structured Streaming 的模型很簡潔，易于理解。用戶可以直接把一個流想象成是無限增長的表格。

• 一致的 API。由于和 Spark SQL 共用大部分 API，對 Spaprk SQL 熟悉的用戶很容易上手，代碼也十分簡潔。同時批處理和流處理程序還可以共用代碼，不需要開發兩套不同的代碼，顯著提高了開發效率。

• 卓越的性能。Structured Streaming 在與 Spark SQL 共用 API 的同時，也直接使用了 Spark SQL 的 Catalyst 優化器和 Tungsten，數據處理性能十分出色。此外，Structured Streaming 還可以直接從未來 Spark SQL 的各種性能優化中受益。

• 多語言支持。Structured Streaming 直接支持目前 Spark SQL 支持的語言，包括 Scala，Java，Python，R 和 SQL。用戶可以選擇自己喜歡的語言進行開發。

• 同樣能支持多種數據源的輸入和輸出，Kafka、flume、Socket、Json。

• 基于Event-Time，相比于Spark Streaming的Processing-Time更精確，更符合業務場景。

• Event time 事件時間: 就是數據真正發生的時間，比如用戶瀏覽了一個頁面可能會產生一條用戶的該時間點的瀏覽日志。

• Process time 處理時間: 則是這條日志數據真正到達計算框架中被處理的時間點，簡單的說，就是你的Spark程序是什么時候讀到這條日志的。

• 事件時間是嵌入在數據本身中的時間。對于許多應用程序，用戶可能希望在此事件時間操作。例如，如果要獲取IoT設備每分鐘生成的事件數，則可能需要使用生成數據的時間（即數據中的事件時間），而不是Spark接收他們的時間。事件時間在此模型中非常自然地表示 - 來自設備的每個事件都是表中的一行，事件時間是該行中的一個列值。

• 支持spark2的dataframe處理。

• 解決了Spark Streaming存在的代碼升級，DAG圖變化引起的任務失敗，無法斷點續傳的問題。

• 基于SparkSQL構建的可擴展和容錯的流式數據處理引擎，使得實時流式數據計算可以和離線計算采用相同的處理方式（DataFrame&SQL）。

• 可以使用與靜態數據批處理計算相同的方式來表達流計算。

底層原理完全不同

Spark Streaming采用微批的處理方法。每一個批處理間隔的為一個批，也就是一個RDD，我們對RDD進行操作就可以源源不斷的接收、處理數據。

Structured Streaming將實時數據當做被連續追加的表。流上的每一條數據都類似于將一行新數據添加到表中。

上述就是小編為大家分享的怎樣用Spark進行實時流計算了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。