window滑动窗口

Spark Streaming提供了滑动窗口操作的支持，从而让我们可以对一个滑动窗口内的数据执行计算操作。每次掉落在窗口内的RDD的数据，会被聚合起来执行计算操作，然后生成的RDD，会作为window DStream的一个RDD。比如下图中，就是对每三秒钟的数据执行一次滑动窗口计算，这3秒内的3个RDD会被聚合起来进行处理，然后过了两秒钟，又会对最近三秒内的数据执行滑动窗口计算。所以每个滑动窗口操作，都必须指定两个参数，窗口长度以及滑动间隔，而且这两个参数值都必须是batch间隔的整数倍。（Spark Streaming对滑动窗口的支持，是比Storm更加完善和强大的）

window滑动窗口.png

window滑动窗口操作

案例

案例：热点搜索词滑动统计，每隔10秒钟，统计最近60秒钟的搜索词的搜索频次，并打印出排名最靠前的3个搜索词以及出现次数
Java版本

public class WindowHotWord {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("WindowHotWordJava").setMaster("local[2]");
        JavaStreamingContext streamingContext = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(10));

        // 说明一下，这里的搜索日志的格式
        // leo hello
        // tom world
        JavaReceiverInputDStream<String> searchLogsDStream = streamingContext.socketTextStream("hadoop-100", 9999);
        // 将搜索日志给转换成，只有一个搜索词，即可
        JavaDStream<String> searchWordsDStream = searchLogsDStream.map(new Function<String, String>() {
            @Override
            public String call(String v1) throws Exception {
                return v1.split(" ")[1];
            }
        });

        // 将搜索词映射为(searchWord, 1)的tuple格式
        JavaPairDStream<String, Integer> searchWordPairDStream = searchWordsDStream.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
                return new Tuple2<>(s, 1);
            }
        });

        // 针对(searchWord, 1)的tuple格式的DStream，执行reduceByKeyAndWindow，滑动窗口操作
        // 第二个参数，是窗口长度，这里是60秒
        // 第三个参数，是滑动间隔，这里是10秒
        // 也就是说，每隔10秒钟，将最近60秒的数据，作为一个窗口，进行内部的RDD的聚合，然后统一对一个RDD进行后续计算
        // 所以说，这里的意思，就是，之前的searchWordPairDStream为止，其实，都是不会立即进行计算的
        // 而是只是放在那里
        // 然后，等待我们的滑动间隔到了以后，10秒钟到了，会将之前60秒的RDD，因为一个batch间隔是，5秒，所以之前
        // 60秒，就有12个RDD，给聚合起来，然后，统一执行redcueByKey操作
        // 所以这里的reduceByKeyAndWindow，是针对每个窗口执行计算的，而不是针对某个DStream中的RDD
        JavaPairDStream<String, Integer> searchWordCountsDStream = searchWordPairDStream.reduceByKeyAndWindow(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
                return v1 + v2;
            }
        }, Durations.seconds(60), Durations.seconds(10));

        JavaPairDStream<String, Integer> finalDStream = searchWordCountsDStream.transformToPair(new Function<JavaPairRDD<String, Integer>, JavaPairRDD<String, Integer>>() {
            @Override
            public JavaPairRDD<String, Integer> call(JavaPairRDD<String, Integer> v1) throws Exception {

                // 执行搜索词和出现频率的反转
                JavaPairRDD<Integer, String> countSearchWordsRDD = v1.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String, Integer>, Integer, String>() {
                    @Override
                    public Tuple2<Integer, String> call(Tuple2<String, Integer> stringIntegerTuple2) throws Exception {
                        return new Tuple2<>(stringIntegerTuple2._2, stringIntegerTuple2._1);
                    }
                });

                // 然后执行降序排序
                JavaPairRDD<Integer, String> sortedCountSearchWordsRDD = countSearchWordsRDD.sortByKey(false);

                // 然后再次执行反转，变成(searchWord, count)的这种格式
                JavaPairRDD<String, Integer> sortedSearchWordCountsRDD = sortedCountSearchWordsRDD.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<Integer, String>, String, Integer>() {
                    @Override
                    public Tuple2<String, Integer> call(Tuple2<Integer, String> integerStringTuple2) throws Exception {
                        return new Tuple2<>(integerStringTuple2._2, integerStringTuple2._1);
                    }
                });
                // 然后用take()，获取排名前3的热点搜索词
                List<Tuple2<String, Integer>> hogSearchWordCounts = sortedSearchWordCountsRDD.take(3);
                for (Tuple2<String, Integer> wordCount : hogSearchWordCounts) {
                    System.out.println(wordCount._1 + ": " + wordCount._2);
                }

                return v1;
            }
        });

        // 这个无关紧要，只是为了触发job的执行，所以必须有output操作
        finalDStream.print();
        
        streamingContext.start();
        streamingContext.awaitTermination();
        streamingContext.close();
    }
}

Scala版本

object WindowHotWord {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("WindowHotWordScala").setMaster("local[2]")
    val streamingContext = new StreamingContext(conf,Seconds(10))

    val searchLogsDStream = streamingContext.socketTextStream("hadoop-100", 9999)

    val searchWordPairDStream = searchLogsDStream.map(word => (word.split(" ")(1), 1))

    val searchWordCountsDSteram = searchWordPairDStream.reduceByKeyAndWindow((v1:Int, v2:Int) => v1 + v2, Seconds(60), Seconds(10))

    val finalDStream = searchWordCountsDSteram.transform(searchWordCountsRDD => {
      val countSearchWordsRDD = searchWordCountsRDD.map(wordCount => (wordCount._2, wordCount._1))
      val sortedCountSearchWordsRDD = countSearchWordsRDD.sortByKey(false)
      val sortedSearchWordCountsRDD = sortedCountSearchWordsRDD.map(sorted => (sorted._2, sorted._1))
      val tuples = sortedSearchWordCountsRDD.take(3)
      for(tuple <- tuples) {
        println(tuple._1 + ": " + tuple._2)
      }
      searchWordCountsRDD
    })
    finalDStream.print()

    streamingContext.start()
    streamingContext.awaitTermination()
  }
}