Spark Structured Streaming 编程模型
从Spark 2.0.0开始,提供了一个用于实时流处理的新组件-Structured Streaming(结构化流)
。
本文总结Structured Streaming的编程模型,顺带会总结Structured Streaming与Spark Streaming的区别。
Structured Streaming 编程模型
-
首先,
Structured Streaming
有一个Input Table
的概念。即将输入的数据流视为一张Append-Only Input Table
表。流式数据源源不断地追加到Input Table
表中,每条数据都对应表中的一行。 -
其次,
Structured Streaming
有一个Trigger
的概念。即多久去检查一次新数据并执行查询。 -
再次,
Structured Streaming
有一个Query
的概念。即在Input Table
上执行各种操作,如map/filter/groupBy/window
等等。 -
然后,
Structured Streaming
有一个Result Table
的概念。即每次Trigger后,会将Query
结果更新到Result Table
结果表中。 -
最后,
Structured Streaming
有一个Output Mode
的概念。即每次Trigger后,将Result Table
中的哪一部分(Complete(全部)/Append(Append的行)/Update(Update的行)
)写到外部存储。 -
注意,
Structured Streaming
还有一个Checkpoint
的概念。通过Checkpoint来跟踪数据源的进度和计算的中间状态,可用于重启或故障后恢复,进而保证计算引擎的EOS语义。
总结,一句话,每次Trigger
,会去检查新数据,并追加到Input Table
,对Input Table
执行Query
并更新到Result Table
结果表中。最后,按照指定的Output Mode
,将结果表中的数据写到外部存储。
以Global WordCount为例,理解Structured Streaming 编程模型。
Structured Streaming与Spark Streaming的区别
再总结下Structured Streaming与Spark Streaming的区别。
- 执行引擎
Spark Streaming是基于RDD构建的,Structured Streaming是基于Spark SQL引擎构建的。
- 编程模型
Spark Streaming在编程模型上是真正的微批。Structured Streaming虽然也有微批模式,但从模型上(Input Table、StreamingQuery、Result Table等等)讲,Structured Streaming更像真正的流。
- RDD与DataFrame、DataSet、SQL
基于Spark Streaming构建流应用,使用的是DStream API(本质上使用的是RDD API),RDD API是Complex, Low-Level
的API,同一个流应用,受限于开发者的水平,最终构建出的DAG,运行效率可能差别很大。Structured Streaming应用则是基于Simple,High-Level
的API(DataFrame/DataSet/SQL
)构建的,受益于Spark SQL引擎的优化,会有更高的性能。
- Processing Time与Event Time
Spark Streaming默认支持的是基于Processing Time(处理时间)
的处理,要想在Spark Streaming上实现基于Event Time(事件时间)
的处理并解决Late Data(迟到数据)
的问题,会非常复杂。Structured Streaming除了支持基于Processing Time(处理时间)
的处理外,还提供了基于Event Time(事件时间)
的处理,使得这一场景变得很简单。
- End To End的语义保证
Spark Streaming能保证自身是Exactly-Once,但Spark Streaming接入数据和输出到外部存储,往往还需要用户自己去保证,如Spark Streaming接入Kafka数据,一般还需要自己维护Kafka Offset。Structured Streaming结合Checkpoint和支持Replayable的数据源、支持Idempotent的目的地,使得End-To-End Exactly-Once语义保证更加容易。
- Sink
在Spark Streaming中,要输出到外部存储,都需要通过foreachRDD
方法来自己编程实现每个批次的数据输出。在Structured Streaming中,默认已经提供了一些Sink,如Console Sink、File Sink、Kafka Sink
等,只要通过简单配置,即可使用;如果提供的Sink不满足,实现ForeachWriter/foreachBatch接口,自定义Sink即可。
- 批流统一
现在都在提倡批流统一,在Spark Streaming中,想把流式的DSteam应用转换成批处理的RDD,代价还是很大的。在Structured Streaming中,由于流式应用是基于DataFrame/DataSet/SQL开发的,所以能很容易的转换成批处理。