Spark入门:Spark Streaming简介

大数据技术原理与应用

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Spark Streaming是构建在Spark上的实时计算框架,它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。Spark Streaming可结合批处理和交互查询,适合一些需要对历史数据和实时数据进行结合分析的应用场景。

Spark Streaming设计

Spark Streaming是Spark的核心组件之一,为Spark提供了可拓展、高吞吐、容错的流计算能力。如下图所示,Spark Streaming可整合多种输入数据源,如Kafka、Flume、HDFS,甚至是普通的TCP套接字。经处理后的数据可存储至文件系统、数据库,或显示在仪表盘里。

图10-19-Spark-Streaming支持的输入、输出数据源图10-19-Spark-Streaming支持的输入、输出数据源

图 Spark-Streaming支持的输入、输出数据源

Spark Streaming的基本原理是将实时输入数据流以时间片(秒级)为单位进行拆分,然后经Spark引擎以类似批处理的方式处理每个时间片数据,执行流程如下图所示。
图10-20 Spark Streaming执行流程
图 Spark Streaming执行流程

Spark Streaming最主要的抽象是DStream(Discretized Stream,离散化数据流),表示连续不断的数据流。在内部实现上,Spark Streaming的输入数据按照时间片(如1秒)分成一段一段的DStream,每一段数据转换为Spark中的RDD,并且对DStream的操作都最终转变为对相应的RDD的操作。例如,下图展示了进行单词统计时,每个时间片的数据(存储句子的RDD)经flatMap操作,生成了存储单词的RDD。整个流式计算可根据业务的需求对这些中间的结果进一步处理,或者存储到外部设备中。

图10-21 DStream操作示意图
图 DStream操作示意图

Spark Streaming与Storm的对比

Spark Streaming和Storm最大的区别在于,Spark Streaming无法实现毫秒级的流计算,而Storm可以实现毫秒级响应。
Spark Streaming无法实现毫秒级的流计算,是因为其将流数据按批处理窗口大小(通常在0.5~2秒之间)分解为一系列批处理作业,在这个过程中,会产生多个Spark 作业,且每一段数据的处理都会经过Spark DAG图分解、任务调度过程,因此,无法实现毫秒级相应。Spark Streaming难以满足对实时性要求非常高(如高频实时交易)的场景,但足以胜任其他流式准实时计算场景。相比之下,Storm处理的单位为Tuple,只需要极小的延迟。
Spark Streaming构建在Spark上,一方面是因为Spark的低延迟执行引擎(100毫秒左右)可以用于实时计算,另一方面,相比于Storm,RDD数据集更容易做高效的容错处理。此外,Spark Streaming采用的小批量处理的方式使得它可以同时兼容批量和实时数据处理的逻辑和算法,因此,方便了一些需要历史数据和实时数据联合分析的特定应用场合。

子雨大数据之Spark入门
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