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，那么就不会执行定义的计算逻辑。
image.png
注：如果是使用了foreachRDD output操作，那么必须在里面对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操作的话，是不会触发任何逻辑的。
foreachRDD使用
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。
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使用误区
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。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。 合理使用方式
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)
}
}
Demo
改写前面的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。
package cn.spark.study.streaming;
import java.sql.Connection;
import java.sql.Statement;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import com.google.common.base.Optional;
import scala.Tuple2;
/**
* 基于持久化机制的实时wordcount程序
*/
public class PersistWordCount {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf()
.setMaster("local[2]")
.setAppName("PersistWordCount");
JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5));
jssc.checkpoint("hdfs://spark1:9000/wordcount_checkpoint");
JavaReceiverInputDStream<String> lines = jssc.socketTextStream("spark1", 9999);
JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Iterable<String> call(String line) throws Exception {
return Arrays.asList(line.split(" "));
}
});
JavaPairDStream<String, Integer> pairs = words.mapToPair(
new PairFunction<String, String, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<String, Integer> call(String word)
throws Exception {
return new Tuple2<String, Integer>(word, 1);
}
});
JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = pairs.updateStateByKey(
new Function2<List<Integer>, Optional<Integer>, Optional<Integer>>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Optional<Integer> call(List<Integer> values,
Optional<Integer> state) throws Exception {
Integer newValue = 0;
if(state.isPresent()) {
newValue = state.get();
}
for(Integer value : values) {
newValue += value;
}
return Optional.of(newValue);
}
});
// 每次得到当前所有单词的统计次数之后，将其写入mysql存储，
// 以便于后续的J2EE应用程序进行显示
wordCounts.foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Integer>, Void>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@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>>>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@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;
}
});
jssc.start();
jssc.awaitTermination();
jssc.close();
}
}
package cn.spark.study.streaming;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.util.LinkedList;
/**
* 简易版的连接池
*/
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://hadoop1:3306/testdb",
"",
"");
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);
}
}
