从storm到spark streaming，再到flink，流式计算得到长足发展， 依托于spark平台的spark streaming走出了一条自己的路，其借鉴了spark批处理架构，通过批处理方式实现了实时处理框架。为进一步了解spark streaming的相关内容，飞马网于3月20日晚邀请到历任百度大数据的高级工程师—王富平，在线上直播中，王老师针对spark streaming高级特性以及ndcg计算实践进行了分享。

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以下是本次直播的主要内容：

一.Spark Streaming简介

 

1.spark是什么？

spark就是一个批处理框架，它具有高性能、生态丰富的优势。

 

在没有spark之前，我们是怎么做大数据分析的呢？其实在没有spark之前，我们用的是基于Hadoop的MapReduce框架来做数据分析。时至今日，传统的MapReduce任务并没有完全退出市场，在一些数据量非常大的场景下，MapReduce表现地还是相当稳定的。

 

2.spark streaming是什么？

spark streaming是按时间对数据进行分批处理的框架，.spark平台带来的优势，使得spark streaming开发简单、广泛使用。

 

spark streaming的实现方式是基于spark的批处理理念，因此它可以直接使用spark平台提供的工具组件。

 

 

通过上面这张图，我们可以把spark streaming的输入当成一个数据流，通过时间将数据进行分批处理，分批时间根据我们自己的业务情况而定。

 

3.WordCount的例子：

下面举一个WordCount的例子，我们可以看到，短短几行代码，就实现了一个WordCount。由于spark平台与Hadoop是直接打通的，我们可以很方便地把数据保存到HDFS或数据库里，只需要运维一套spark平台，我们就可以既做实时任务，又做离线分析任务，比较方便。

 

二.Spark Streaming的高级特性

 

1.Window特性:

 

基于上面简单的WordCount例子，我们升级一下，假设我们需要每十秒钟统计一次单词在前一分钟内出现次数，这个需求不是简单的WordCount能够实现的，这时候，我们就要使用到spark streaming提供的Window机制。

 

 

 

关于spark streaming的Window特性，有三个参数需要注意：Batch Internal（分批时间间隔）、Window width（窗口长度）、Sliding Internal（窗口滑动间隔）。根据刚才的需求，窗口长度是60s，窗口滑动间隔是10s，分批时间间隔是1s，这里需要注意，分批时间间隔必须能被窗口长度和窗口滑动间隔整除。

 

  

通过讲述，或许你感觉Window特性有些复杂，但实际上，创建一个窗口的流是非常简单的，下面的两张图，是关于创建Window数据流和Window相关计算函数的，可以简单了解下。

 

 

下面这张图片是计算30s窗口期内的请求失败率。我们看一下它的参数，窗口时间设置为30s，滑动间隔是2s。整个代码非常简单，只需要多加一行代码，就能实现窗口流，之后这个流就能做一些正常计算。

 

我们简单读一下这个函数，首先创建一个窗口流，之后在任务里面计算失败的条数，用它来除以总条数，就得到请求失败率。

 

2.Sql特性：

spark streaming的第二个特性就是Sql特性，spark streaming把数据封装成DataFrame之后，天然就可以使用spark sql特性。

 

想完整使用写sql的方式，我们首先要注册临时表。我们注册的临时表还可以与我们建的多张临时表做join关联，比较实用。

 

使用sql，自定义函数会给我们带来很多扩展性，定义UDF有两种方式：加载jar包UDF和动态定义UDF。

 

4.CheckPoint机制：

Spark通过使用CheckPoint保存处理状态甚至当前处理数据，一旦任务失败后，可以利用CheckPoint对数据进行恢复。我们做数据处理，数据可靠性是很重要的，必须保证数据不丢失，Spark的CheckPoint机制就是帮助我们保障数据安全的。

CheckPoint机制主要有两种：

 

 

那么怎么去实现CheckPoint机制呢？

有以下三个条件：

 

 

我们来对比一下有WAL和无WAL的两张图。实际上有WAL，它首先会把数据先存到HDFS，然后对任务逻辑进行备份，再去执行处理，任务失败时，它会根据CheckPoint的数据，去读HDFS保存的数据，进行任务恢复。但实际上，这样会有缺点，一方面是降低了receivers的性能，另一方面它只能保证At-Least-Once，不能保证exactly-once。

 

针对WAL的缺点，spark streaming对kafka进行优化，提供了Kafka direct API，性能大大提升。

 

三.NDCG指标计算

 

1.NDCG是什么？

 

下面两张图片，是NDCG计算的具体例子。

 

 

2.NDCG在spark streaming实现：

我们如何用spark streaming实现NDCG计算呢？首先我们做了一个数据调研。

 

开始进行NDCG计算。

 

3.NDCG性能保障：

我们开发一个数据任务，不是静态工作，要保障数据的稳定性，根据数据的情况，做一个容量预估，以保证数据的性能。容量预估是一个必不可少的步骤。

 

我们最常见的容量调节。

 

在NDCG指标计算过程中，我们还会遇到一些问题，就是NDCG支持四个维度的组合计算，维度组合较多、较复杂。

 

这时候，多维分析就要借助于我们的OLAP引擎，目前我们使用的是Druid。

 

以上三大部分，就是这次线上直播分享的主要内容，在最后，王老师还针对大家提出的问题进行了一一解答，都有些什么问题呢？我们一起来看一下。

 

 

1.每间隔5s读一批数据，需要遍历每天数据进行各种计算分析，计算的结果还需要缓存作为下一次计算的参考，怎么实现？

王老师：这是一个实时任务，需要存储状态数据的话，有几种实现方式，第一个是spark streaming有保存状态数据的机制，第二种方式是，你可以把状态数据保存在一些KV数据库里，比如说spark等，也可以通过这种方式自己实现，不管哪条路，关键在于怎么实现。

 

2.学spark有推荐的上船方式么？

王老师：大家不要把spark看得那么神奇，java8里面提供的stream处理方式相关知识，和写spark没有多大区别，原理都是一样的，你理解了java8怎么写、stream处理的各种方法和计算逻辑，那么你就能理解spark streaming里的各种计算逻辑，spark streaming唯一高大上的就是它做的分布式。

 

3. spark streaming 将来最有可能被什么技术取代？

王老师：每个平台都有各自的优缺点，目前来看，虽然Flink比较火，但是Storm依然存在，Spark也有自己所适合的场景，Flink也有它本身先进的机制，所以说，各有优势。

 

 

最后，王老师向大家推荐了关于scala最经典的一本书—《programming in scala》，本次针对 spark streaming的直播内容简明且有针对性，相信你一定收获颇多。想了解更多更详细内容的小伙伴们，可以关注服务号：FMI飞马网，点击菜单栏飞马直播，即可进行学习。

 

 

网页名称：SparkStreaming高级特性在NDCG计算实践
文章出自：http://ybzwz.com/article/psgoho.html