spark 流媒体处理
- 批数据处理与流数据处理
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- 批数据
- 流处理
- Spark Streaming
- 结构化流数据处理
批数据处理与流数据处理
如果我们把数据看作是一个巨大的海洋，我们可以把批数据当做一桶水，只不过桶有着不同的大小，对应的数据也有着不同的数据集大小。而流数据可以当做是一条水管，不断地从海洋中抽取数据。
批数据
顾名思义，批数据是指在一段时间内组合在一起的一组记录，用于后续的处理和分析。因为这些记录是在一段时间内收集的，按照大小来看，批数据通常比流数据要更大（但在某些情况下，流数据也是大于批数据大小的），并通常用于后续的数据分析、数据挖掘。旧式的系统、SQL数据库和所有的大型机都属于批处理数据的类别。与流数据相比最关键的区别在于，批处理数据一旦不尽快处理，它将成为早期批处理数据集的一部分。
流处理
流处理是指对记录的实时处理或接近实时的时间。工作人员不会等待时间段的结束，然后再去处理和分析这些数据。一旦它们可用或基于一个窗口周期，数据集的记录就会被逐个处理。因此，我们创建了一种包含记录的无限表，将流数据中的数据不断添加到表中。
现如今，各企业为了保持它们的竞争优势，非常积极地使用各种来源的实时数据，如平台、设备、应用程序和系统日志。因此，流处理成为整个过程的关键组成部分。企业想要使用最新的数据，以产生有用的见解分析，可以帮助进行决策。批处理数据不能实时提供分析，因为他不能实时工作，而流数据处理可以更有效地提供解决方案。
Spark Streaming
在上一篇文章中，我们介绍了spark的核心架构。其中spark streaming是核心架构中不可缺少的组件之一。
在spark早期的版本中提供了一个流数据处理的API（Dstream）。spark streaming是基于RDDs的（在dataframe和数据集之前，spark的一个抽象数据类），并且有着很少的限制。如下图所示，它能够从各种数据来源接收数据，如kafka、flume并将传入的数据进行转换，然后用spark engine进行处理。
虽然早期版本spark所提供的流数据处理组件是相当强大的，但还是有着以下的各项不足：
- 最核心的缺陷就是，对于批数据处理和流数据处理使用不同的APIs。将批数据转换为流数据需要进行大量的转换和变形。
- 它不能基于事件时间对批数据处理进行操纵，只能基于批处理时间。很难做到管理延迟到达的数据用于处理。
- 有限的容错能力。对于端到端一致数据的处理，没有任何容错能力
结构化流数据处理
spark中流数据组件的最新版本被称为结构化的流数据组件。相较于较早版本基于RDDs的spark流数据API而言，是一个巨大的改进。与之前相比的第一个重大变化就是，结构化流数据组件也为批数据处理提供了相同的API。因此，无论是静态有界的批数据，还是无限的流数据，他们的处理方式都是相似的。
与早期版本另一个主要改进在于spark的结构。流数据处理构建在sparkSQL引擎的顶部，并且对于多个操作如聚合、过滤等都是使用的dataframe。它还提供了保证端到端的数据一致性。同时将结果写在输出位置。
当数据到达的时间间隔为1时（基于窗口周期），输入数据框架到此为止的所有记录组成。下一步是在特定数据帧上执行查询（处理、转换、聚合、连接）。查询完成后，结果以便保存在相关的输出（控制台、内存、指定位置）中。
现在，在时间间隔为2时，新的数据到达，并添加到早期的数据帧中，形成一个较大的数据框架。再次重复上述查询操作，并将结果保存在选定的输出中。
这个过程对传入的数据流不断进行，每条记录都被附加到输入的数据框架中进行数据处理。
现在我们了解了流数据处理的基本过程，我们可以将流数据处理的核心部分为三个主要领域。
- 数据输入
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消息传递系统：
Apache kafka、flume和logstash可以用来提取实时数据。因此很容易建成流数据管道的一部分。使用这些工具的想法是，当数据在源应用程序（应用程序、移动应用程序、物联网设备）中生成时，捕获所有的数据点，并传递给结构化流数据组件进一步处理，并以容错性和可扩展性的方式进行分析。
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文件夹/文件目录
连续读取文件，作为流数据。文件可以是文本文件、Parquet或者是json格式。唯一的限制就是所有文件统一格式。
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数据处理
这是使用流、数据来创建业务价值的核心所在。可以对传入数据进行某些操作，以获得结果。 可以应用聚合、过滤、连接、排序等操作。
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最终输出
结构化流媒体为用户提供了多个选项来保存他们的输出结果，根据需要，它可以附加模式也可以选择完成模式。附加模式是指仅向最终输出中添加新结果表，而完成模式会更新了最终的整个结果表。