Spark-Spark Streaming-广告点击的在线黑名单过滤

任务

广告点击的在线黑名单过滤
使用
nc -lk 9999
在数据发送端口输入若干数据，比如：

1375864674543 Tom
1375864674553 Spy
1375864674571 Andy
1375864688436 Cheater
1375864784240 Kelvin
1375864853892 Steven
1375864979347 John

代码

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.streaming.Seconds

object OnlineBlackListFilter {
    def main(args: Array[String]){
            /**
             * 第1步：创建Spark的配置对象SparkConf，设置Spark程序的运行时的配置信息，
             * 为local，则代表Spark程序在本地运行，特别适合于机器配置条件非常差（例如
             */
             // 创建SparkConf对象
             val conf = new SparkConf()
             // 设置应用程序的名称，在程序运行的监控界面可以看到名称
             conf.setAppName("OnlineBlackListFilter")
             // 此时，程序在Spark集群
             conf.setMaster("spark://Master:7077")
             val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(30))
             /**
              * 黑名单数据准备，实际上黑名单一般都是动态的，例如在Redis或者数据库中，
              * 黑名单的生成往往有复杂的业务逻辑，具体情况算法不同，
              * 但是在Spark Streaming进行处理的时候每次都能够访问完整的信息。
              */
             val blackList = Array(("Spy", true),("Cheater", true))
             val blackListRDD = ssc.sparkContext.parallelize(blackList, 8)
             val adsClickStream = ssc.socketTextStream("Master", 9999)
             /**
              * 此处模拟的广告点击的每条数据的格式为：time、name
              * 此处map操作的结果是name、（time，name）的格式
              */
             val adsClickStreamFormatted = adsClickStream.map { ads => (ads.split(" ")(1), ads) }
             adsClickStreamFormatted.transform(userClickRDD => {
                  // 通过leftOuterJoin操作既保留了左侧用户广告点击内容的RDD的所有内容，
                  // 又获得了相应点击内容是否在黑名单中
                  val joinedBlackListRDD = userClickRDD.leftOuterJoin(blackListRDD)
                  /**
                   * 进行filter过滤的时候，其输入元素是一个Tuple：（name,((time,name), boolean)）
                   * 其中第一个元素是黑名单的名称，第二元素的第二个元素是进行leftOuterJoin的时候是否存在的值。
                   * 如果存在的话，表明当前广告点击是黑名单，需要过滤掉，否则的话是有效点击内容；
                   */
                      val validClicked = joinedBlackListRDD.filter(joinedItem => { if(joinedItem._2._2.getOrElse(false)) { false } else { true } })
                  validClicked.map(validClick => {validClick._2._1}) }).print
                  /**
                   * 计算后的有效数据一般都会写入Kafka中，下游的计费系统会从kafka中pull到有效数据进行计费
                   */
                  ssc.start()
                  ssc.awaitTermination() }
     }
}
 **注：**
 //把程序的Batch Interval设置从30秒改成300秒：
 val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(300))

用spark-submit运行前面生成的jar包
/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit --class com.test.spark.sparkstreaming.Filter --master spark://Master:7077 /root/Documents/SparkApps/Filter.jar

分析

5个job

Job 0：不体现业务逻辑代码,对后面计算的负载均衡的考虑

Job 0包含有Stage 0、Stage 1。
比如Stage 1,其中的Aggregated Metrics by Executor部分：

Stage在所有Executor上都存在.

Job 1：运行时间比较长，耗时1.5分钟

Stage 2，Aggregated Metrics By Executor部分：

Stage 2只在Worker上的一个Executor执行，而且执行了1.5分钟(4个worker)，从业务处理的角度看，我们发送的那么一点数据，没有必要去启动一个运行1.5分钟的任务吧。那这个任务是做什么呢？从DAG Visualization部分，就知道此Job实际就是启动了一个接收数据的Receiver：

Receiver是通过一个Job来启动的。那肯定有一个Action来触发它
Tasks部分：

只有一个Worker运行此Job，是用于接收数据。
Locality Level是PROCESS_LOCAL，原来是内存节点。所以，默认情况下，数据接收不会使用磁盘，而是直接使用内存中的数据。Spark Streaming应用程序启动后，自己会启动一些Job。默认启动了一个Job来接收数据，为后续处理做准备。一个Spark应用程序中可以启动很多Job，而这些不同的Job之间可以相互配合。
Job 2：看Details可以发现有我们程序的主要业务逻辑，体现在Stag 3、Stag4、Stag 5中

Stag3、Stage4的详情，2个Stage都是用4个Executor执行的，所有数据处理是在4台机器上进行的。
![这里写图片描述](http://img.blog.csdn.net/20160511121339417

Stag 5只在Worker4上，因为这个Stage有Shuffle操作。

Job3：有Stage 6、Stage 7、Stage 8。其中Stage 6、Stage 7被跳过

Stage 8的Aggregated Metrics by Executor部分。可以看到，数据处理是在4台机器上进行的：
Job4：也体现了我们应用程序中的业务逻辑。有Stage 9、Stage 10、Stage 11。其中Stage 9、Stage
10被跳过

tage 11的详情。可以看到，数据处理是在Worker2之外的其它3台机器上进行的

总结

Spark Streaming本质

park Streaming接收Kafka、Flume、HDFS和Kinesis等各种来源的实时输入数据，进行处理后，处理结果保存在HDFS、Databases等各种地方。
Spark Streaming接收这些实时输入数据流，会将它们按批次划分，然后交给Spark引擎处理，生成按照批次划分的结果流。
Spark Streaming提供了表示连续数据流的、高度抽象的被称为离散流的DStream。DStream本质上表示RDD的序列。任何对DStream的操作都会转变为对底层RDD的操作。
Spark Streaming使用数据源产生的数据流创建DStream，也可以在已有的DStream上使用一些操作来创建新的DStream。
前面的代码每300秒会接收一批数据，基于这批数据会生成RDD，进而触发Job，执行处理。DStream是一个没有边界的集合，没有大小的限制。DStream代表了时空的概念。随着时间的推移，里面不断产生RDD。锁定到时间片后，就是空间的操作，也就是对本时间片的对应批次的数据的处理。

Spark Streaming程序转换为Spark执行的作业的过程中，使用了DStreamGraph，Spark Streaming程序中一般会有若干个对DStream的操作。DStreamGraph就是由这些操作的依赖关系构成。
从程序到DStreamGraph的转换：

从每个foreach开始，都会进行回溯。从后往前回溯这些操作之间的依赖关系，也就形成了DStreamGraph。
执行从DStream到RDD的转换，也就形成了RDD Graph：

空间维度确定之后，随着时间不断推进，会不断实例化RDD Graph，然后触发Job去执行处理。

深入官方文档（摘抄王家书籍）：

Spark Core处理的每一步都是基于RDD的，RDD之间有依赖关系。上图中的RDD的DAG显示的是有3个Action，会触发3个job，RDD自下向上依赖，RDD产生job就会具体的执行。从DSteam Graph中可以看到，DStream的逻辑与RDD基本一致，它就是在RDD的基础上加上了时间的依赖。RDD的DAG又可以叫空间维度，也就是说整个 Spark Streaming多了一个时间维度，也可以成为时空维度。
从这个角度来讲，可以将Spark Streaming放在坐标系中。其中Y轴就是对RDD的操作，RDD的依赖关系构成了整个job的逻辑，而X轴就是时间。随着时间的流逝，固定的时间间隔（Batch Interval）就会生成一个job实例，进而在集群中运行。

对于Spark Streaming来说，当不同的数据来源的数据流进来的时候，基于固定的时间间隔，会形成一系列固定不变的数据集或event集合（例如来自flume 和kafka）。而这正好与RDD基于固定的数据集不谋而合，事实上，由DStream基于固定的时间间隔行程的RDD Graph正是基于某一个batch的数据集的。
从上图中可以看出，在每一个batch上，空间维度的RDD依赖关系都是一样的，不同的是这个五个batch流入的数据规模和内容不一样，所以说生成的是不同的RDD依赖关系的实例，所以说RDD的Graph脱胎于DStream 的Graph，也就是说DStream就是RDD的模版，不同的时间间隔，生成不同的RDD Graph实例。
从Spark Streaming本身出发：
1.需要RDD DAG的生成模版：DStream Graph
2需要基于Timeline的job控制器
3需要inputStreamings和outputStreamings，代表数据的输入和输出
4具体的job运行在Spark Cluster之上，由于streaming不管集群是否可以消化掉，此时系统容错就至关重要
5事务处理，我们希望流进来的数据一定会被处理，而且只处理一次。在处理出现崩溃的情况下如何保证Exactly once的事务语意

从这里可以看出，DStream就是Spark Streaming的核心，就想Spark Core的核心是RDD，它也有dependency和compute。更为关键的是下面的代码：

这是一个HashMap，以时间为key，以RDD为value，这也正应证了随着时间流逝，不断的生成RDD，产生依赖关系的job，并通过jobScheduler在集群上运行。再次验证了DStream就是RDD的模版。
DStream可以说是逻辑级别的，RDD就是物理级别的，DStream所表达的最终都是通过RDD的转化实现的。前者是更高级别的抽象，后者是底层的实现。DStream实际上就是在时间维度上对RDD集合的封装，DStream与RDD的关系就是随着时间流逝不断的产生RDD，对DStream的操作就是在固定时间上操作RDD。
总结：
在空间维度上的业务逻辑作用于DStream，随着时间的流逝，每个Batch Interval形成了具体的数据集，产生了RDD，对RDD进行transform操作，进而形成了RDD的依赖关系RDD DAG，形成job。然后jobScheduler根据时间调度，基于RDD的依赖关系，把作业发布到Spark Cluster上去运行，不断的产生Spark作业。