Spark Structured Streaming高级特性

一,事件时间窗口操作

使用Structured Streaming基于事件时间的滑动窗口的聚合操作是很简单的,很像分组聚合。在一个分组聚合操作中,聚合值被唯一保存在用户指定的列中。在基于窗口的聚合的情况下,对于行的事件时间的每个窗口,维护聚合值。

如前面的例子,我们运行wordcount操作,希望以10min窗口计算,每五分钟滑动一次窗口。也即,12:00 - 12:10, 12:05 - 12:15, 12:10 - 12:20 这些十分钟窗口中进行单词统计。12:00 - 12:10意思是在12:00之后到达12:10之前到达的数据,比如一个单词在12:07收到。这个单词会影响12:00 - 12:10, 12:05 - 12:15两个窗口。

结果表将如下所示。

三,处理延迟的数据和高水位

现在考虑假如消息到达应用延迟的情况。例如,假如一个word是在12:04产生,但是在12:11被接收到。应用应该使用的时间是12:04而不是12:11去更新12:00-12:10这个窗口。这在我们基于窗口的分组中自然出现 - 结构化流可以长时间维持部分聚合的中间状态,以便后期数据可以正确更新旧窗口的聚合,如下所示。

但是,为了运行这个查询几天,系统必须限制其积累的内存中间状态的数量。这意味着系统需要知道何时可以从内存状态中删除旧聚合,因为应用程序不会再为该聚合接收到较晚的数据。为了实现这一点,在Spark 2.1中,我们引入了watermark,这使得引擎可以自动跟踪数据中的当前事件时间,并尝试相应地清除旧状态。您可以通过指定事件时间列来定义查询的watermark ,以及预计数据在事件时间方面的延迟。对于从时间T开始的特定窗口,引擎将保持状态,并允许延迟数据更新状态,直到引擎看到的最大事件时间-(延迟阈值>T)为止。换句话说阈值内的晚到数据将会被聚合,但比阈值晚的数据将会被丢弃。让我们以一个例子来理解这一点

val windowedCounts = words .withWatermark("timestamp", "10 minutes").groupBy(
  window($"timestamp", windowDuration, slideDuration), $"word"
).count().orderBy("window")

在这个例子中,我们正在定义“timestamp”列的查询的watermark ,并将“10分钟”定义为允许数据延迟的阈值。如果此查询在Update 输出模式下运行(关于输出模式”请参考<Spark源码系列之spark2.2的StructuredStreaming使用及源码介绍 >),则引擎将不断更新结果表中窗口的计数,直到窗口比watermark 更旧,watermark滞后“timestamp”列中的当前事件时间10分钟。

如图所示,引擎跟踪的最大事件时间是蓝色虚线,每个触发开始时设置watermark 为(最大事件时间 - '10分钟)是红线。例如,当引擎看到数据(12:14,dog),他为下次触发设置水印为12:04。Watermark使得引擎保持额外十分钟的状态,以允许迟到的数据能够被统计。

例如,数据(12:09,cat)乱序了,并且迟到了,她落在12:05-12:15和12:10-12:20这两个窗口内。由于,在触发计算时它依然高于Watermark 12:04,引擎仍然将中间计数保持为状态,并正确更新相关窗口的计数。然后,假如watermark被更新为12:11,12:00-12:10窗口的中间状态将会被清除,所有相关的数据(例如,(12:04,donkey))将被视为太迟而被忽略。请注意,按照更新模式规定,每次触发之后,更新的技术将被作为触发输出写入sink。

某些接收器(例如文件)可能不支持更新模式所需的细粒度更新。要与他们一起工作,我们还支持追加模式,只有最后的计数被写入sink。

请注意,在非流数据集上使用watermark是无效的。 由于watermark不应以任何方式影响任何批次查询,我们将直接忽略它。

类似前面的Update模式,引擎为每个窗口保持中间统计。然而,部分结果不会更新到结果表也不会被写入sink。引擎等待迟到的数据“10分钟”进行计数,然后将窗口<watermark的中间状态丢弃,并将最终计数附加到结果表/sink。例如,只有在将watermark 更新为12:11之后,窗口12:00 - 12:10的最终计数才附加到结果表中。

watermark 清理聚合状态的条件重要的是要注意,为了清除聚合查询中的状态(从Spark 2.1.1开始,将来会更改),必须满足以下条件。

A),输出模式必须是Append或者Update。Complete 模式要求保留所有聚合数据,因此不能使用watermark 来中断状态。

B),聚合必须具有事件时间列或事件时间列上的窗口。

C),必须在与聚合中使用的时间戳列相同的列上调用withWatermark 。例如:df.withWatermark("time", "1 min").groupBy("time2").count() 是在Append模式下是无效的,因为watermark定义的列和聚合的列不一致。

D),必须在聚合之前调用withWatermark 才能使用watermark 细节。例如,在附加输出模式下,df.groupBy(“time”).count().withWatermark(“time”,”1 min”)无效。

四,join操作

Streaming DataFrames可以与静态的DataFrames进行join,进而产生新的DataFrames。下面是几个例子:

val staticDf = spark.read. ...
val streamingDf = spark.readStream. ...

streamingDf.join(staticDf, "type")          // inner equi-join with a static DF
streamingDf.join(staticDf, "type", "right_join")  // right outer join with a static DF

五,流式去重

您可以使用事件中的唯一标识符对数据流中的记录进行重复数据删除。这与使用唯一标识符列的静态重复数据删除完全相同。该查询将存储先前记录所需的数据量,以便可以过滤重复的记录。与聚合类似,您可以使用带有或不带有watermark 的重复数据删除功能。

A),带watermark:如果重复记录可能到达的时间有上限,则可以在事件时间列上定义watermark ,并使用guid和事件时间列进行重复数据删除。

B),不带watermark:由于重复记录可能到达时间没有界限,所以查询将来自所有过去记录的数据存储为状态。

val streamingDf = spark.readStream. ...  // columns: guid, eventTime, ...

// Without watermark using guid column
streamingDf.dropDuplicates("guid")

// With watermark using guid and eventTime columns
streamingDf
  .withWatermark("eventTime", "10 seconds")
  .dropDuplicates("guid", "eventTime")

六,任意有状态的操作

许多用例需要比聚合更高级的状态操作。例如,在许多用例中,您必须跟踪事件数据流中的会话。对于进行此类会话,您将必须将任意类型的数据保存为状态,并在每个触发器中使用数据流事件对状态执行任意操作。从Spark 2.2,这可以通过操作mapGroupsWithState和更强大的操作flatMapGroupsWithState来完成。这两个操作都允许您在分组的数据集上应用用户定义的代码来更新用户定义的状态。

// A mapping function that maintains an integer state for string keys and returns a string.
// Additionally, it sets a timeout to remove the state if it has not received data for an hour.
def mappingFunction(key: String, value: Iterator[Int], state: GroupState[Int]): String = {

 if (state.hasTimedOut) {                // If called when timing out, remove the state
 state.remove()

  } else if (state.exists) {              // If state exists, use it for processing
 val existingState = state.get         // Get the existing state
 val shouldRemove = ...                // Decide whether to remove the state
 if (shouldRemove) {
      state.remove()                      // Remove the state

 } else {
 val newState = ...
      state.update(newState)              // Set the new state
 state.setTimeoutDuration("1 hour")  // Set the timeout
 }

  } else {
 val initialState = ...
    state.update(initialState)            // Set the initial state
 state.setTimeoutDuration("1 hour")    // Set the timeout
 }
  ...
 // return something
}

dataset
  .groupByKey(...)
.mapGroupsWithState(GroupStateTimeout.ProcessingTimeTimeout)(mappingFunction)

七,不支持的操作

Streaming DataFrames / Datasets不支持DataFrame / Dataset操作。 其中一些如下。

A),流Datasets不支持多个流聚合(即流DF上的聚合链)。

B),流数据集不支持Limit 和取前N行。

C),不支持流数据集上的Distinct 操作。

D),只有在聚合和Complete 输出模式下,流数据集才支持排序操作。

E),有条件地支持流和静态数据集之间的外连接。

a) 不支持与流数据集Full outer join

b) 不支持与右侧的流数据集Left outer join

c) 不支持与左侧的流数据集Right outer join

F),两个流数据集之间的任何类型的连接尚不被支持。

此外,还有一些Dataset方法将不适用于流数据集。它们是立即运行查询并返回结果的操作,这在流数据集上没有意义。相反,这些功能可以通过显式启动流式查询来完成。

A),Count()- 无法从流数据集返回单个计数。 而是使用ds.groupBy().count()返回一个包含运行计数的流数据集。

B),foreach() - 使用ds.writeStream.foreach(...) 代替

C),show() -使用console sink 代替

如果您尝试任何这些操作,您将看到一个AnalysisException,如“操作XYZ不支持streaming DataFrames/Datasets”。虽然一些操作在未来的Spark版本中或许会得到支持,但还有一些其它的操作很难在流数据上高效的实现。例如,例如,不支持对输入流进行排序,因为它需要跟踪流中接收到的所有数据。因此,从根本上难以有效执行。

八,监控流式查询

有两个API用于监视和调试查询 - 以交互方式和异步方式。

1,交互API

您可以使用streamingQuery.lastProgress()和streamingQuery.status()直接获取active查询的当前状态和指标。lastProgress()在Scala和Java中返回一个StreamingQueryProgress对象,并在Python中返回与该字段相同的字典。它具有关于流的上一个触发操作进度的所有信息 - 处理哪些数据,处理速率,延迟等等。还有streamingQuery.recentProgress返回最后几个处理的数组。

此外,streamingQuery.status()返回Scala和Java中的StreamingQueryStatus对象,以及Python中具有相同字段的字典。它提供有关查询立即执行的信息 - 触发器是活动的,正在处理的数据等。

这里有几个例子。

val query: StreamingQuery = ...

println(query.lastProgress)

/* Will print something like the following.

{
  "id" : "ce011fdc-8762-4dcb-84eb-a77333e28109",
  "runId" : "88e2ff94-ede0-45a8-b687-6316fbef529a",
  "name" : "MyQuery",
  "timestamp" : "2016-12-14T18:45:24.873Z",
  "numInputRows" : 10,
  "inputRowsPerSecond" : 120.0,
  "processedRowsPerSecond" : 200.0,
  "durationMs" : {
    "triggerExecution" : 3,
    "getOffset" : 2
  },
  "eventTime" : {
    "watermark" : "2016-12-14T18:45:24.873Z"
  },
  "stateOperators" : [ ],
  "sources" : [ {
    "description" : "KafkaSource[Subscribe[topic-0]]",
    "startOffset" : {
      "topic-0" : {
        "2" : 0,
        "4" : 1,
        "1" : 1,
        "3" : 1,
        "0" : 1
      }
    },
    "endOffset" : {
      "topic-0" : {
        "2" : 0,
        "4" : 115,
        "1" : 134,
        "3" : 21,
        "0" : 534
      }
    },
    "numInputRows" : 10,
    "inputRowsPerSecond" : 120.0,
    "processedRowsPerSecond" : 200.0
  } ],
  "sink" : {
    "description" : "MemorySink"
  }
}
*/


println(query.status)

/*  Will print something like the following.
{
  "message" : "Waiting for data to arrive",
  "isDataAvailable" : false,
  "isTriggerActive" : false
}
*/

2,异步API

您还可以通过附加StreamingQueryListener(Scala / Java文档)异步监视与SparkSession关联的所有查询。一旦您使用sparkSession.streams.attachListener()附加您的自定义StreamingQueryListener对象,您将在查询启动和停止时以及在活动查询中进行时获得回调。

val spark: SparkSession = ...

spark.streams.addListener(new StreamingQueryListener() {
 override def onQueryStarted(queryStarted: QueryStartedEvent): Unit = {
 println("Query started: " + queryStarted.id)
  }
 override def onQueryTerminated(queryTerminated: QueryTerminatedEvent): Unit = {
 println("Query terminated: " + queryTerminated.id)
  }
 override def onQueryProgress(queryProgress: QueryProgressEvent): Unit = {
 println("Query made progress: " + queryProgress.progress)
  }
})

九,使用checkpoint进行故障恢复

如果发生故障或故意关机,您可以恢复之前的查询的进度和状态,并从停止的地方继续执行。这是使用检查点和预写日志完成的。您可以使用检查点位置配置查询,那么查询将将所有进度信息(即,每个触发器中处理的偏移范围)和运行聚合(例如,快速示例中的字计数)保存到检查点位置。此检查点位置必须是HDFS兼容文件系统中的路径,并且可以在启动查询时将其设置为DataStreamWriter中的选项。

aggDF
  .writeStream
  .outputMode("complete")
  .option("checkpointLocation", "path/to/HDFS/dir")
  .format("memory")
  .start()

十,总结

本文主要介绍Spark Structured Streaming一些高级特性:窗口操作,处理延迟数据及watermark,join操作,流式去重,一些不支持的操作,监控API和故障恢复。希望帮助大家更进一步了解Structured Streaming。

本文应结合<>和flink相关的文章一起看,这样可以更深入的了解Spark Streaming ,flink及Structured Streaming之间的区别。后面会出文章详细对比介绍三者的区别。

原文发布于微信公众号 - Spark学习技巧(bigdatatip)

原文发表时间:2017-09-08

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