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Spark实时（五）：InputSource数据源案例演示

InputSource数据源案例演示

在Spark2.0版本之后，DataFrame和Dataset可以表示静态有边界的数据，也可以表示无边界的流式数据。在Structured Streaming中我们可以使用SparkSession针对流式数据源创建对应的Dataset或者DataFrame，并可以像处理批数据一样使用各种Operators操作处理流式数据。

Structured Streaming的数据源目前支持File Source 、Socket Source 、Rate Source、Kafka Source ，与Kafka的整合在后续整理，这里对其他三种数据源分别演示。

一、​​​​​​​​​​​​​​File Source

Sturctured Streaming可以读取写入目录的文件作为数据流，文件将按照文件修改时间的顺序进行处理，文件必须原子性的存入到监控目录中，支持的格式有text、csv、json、orc、parquet。

1、读取text文件

Scala代码如下：

package com.lanson.structuredStreaming.source

import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQuery
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}

/**
  *  Structured Streaming监控目录 text格式数据
  */
object SSReadTextData {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //1.创建对象
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local")
      .appName("SSReadTextData")
      .config("spark.sql.shuffle.partitions", 1)
      .getOrCreate()

    import  spark.implicits._

    spark.sparkContext.setLogLevel("Error")

    //2.监控目录
    val ds: Dataset[String] = spark.readStream.textFile("./data/")

    val result: DataFrame = ds.map(line => {
      val arr: Array[String] = line.split("-")
      (arr(0).toInt, arr(1), arr(2).toInt)
    }).toDF("id", "name", "age")

    val query: StreamingQuery = result.writeStream
      .format("console")
      .start()

    query.awaitTermination()

  }

}

结果：

Java代码如下：

package com.lanson.structuredStreaming.source;

import java.util.concurrent.TimeoutException;
import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQueryException;
import scala.Tuple3;

public class SSReadTextData01 {
    public static void main(String[] args) throws TimeoutException, StreamingQueryException {
        //1.创建对象
        SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local")
                .appName("SSReadSocketData01")
                .config("spark.sql.shuffle.partitions", 1)
                .getOrCreate();

        spark.sparkContext().setLogLevel("Error");

        Dataset<String> ds = spark.readStream().textFile("./data/");

        Dataset<Tuple3<Integer, String, Integer>> ds2 = ds.map(new MapFunction<String, Tuple3<Integer, String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple3<Integer, String, Integer> call(String line) throws Exception {
                String[] arr = line.split("-");

                return new Tuple3<>(Integer.valueOf(arr[0]), arr[1],Integer.valueOf(arr[2]) );
            }
        }, Encoders.tuple(Encoders.INT(), Encoders.STRING(), Encoders.INT()));

        Dataset<Row> result = ds2.toDF("id", "name", "age");

        result.writeStream()
                .format("console")
                .start()
                .awaitTermination();

    }
}

结果：

以上代码编写完成之后，向监控的目录“./data”中不断写入含有以下内容的文件，可以看到控制台有对应的流数据输出，这里一定是原子性的将文件复制到对应目录下。文件内容如下：

1-zhangsan-18
2-lisi-19
3-ww-20

2、读取csv文件

Scala代码如下：

package com.lanson.structuredStreaming.source

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQuery
import org.apache.spark.sql.types.StructType

/**
  * Structured Streaming 读取CSV数据
  */
object SSReadCsvData {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建对象
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local")
      .appName("SSReadCsvData")
      .config("spark.sql.shuffle.partitions", 1)
      .getOrCreate()

    import  spark.implicits._

    spark.sparkContext.setLogLevel("Error")

    //2.创建CSV数据schema
    val userSchema: StructType = new StructType().add("id", "integer")
      .add("name", "string")
      .add("gender", "string")
      .add("age", "integer")

    val result: DataFrame = spark.readStream
      .option("sep", ",")
      .schema(userSchema)
      .csv("./data/")

    val query: StreamingQuery = result.writeStream
      .format("console")
      .start()

    query.awaitTermination()

  }

}

结果：

Java代码如下

package com.lanson.structuredStreaming.source;

import java.util.concurrent.TimeoutException;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQueryException;
import org.apache.spark.sql.types.StructType;

/**
 * Structured Streaming 读取CSV数据
 */

public class SSReadCsvData01 {
    public static void main(String[] args) throws TimeoutException, StreamingQueryException {
        //1.创建对象
        SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local")
                .appName("SSReadCsvData")
                .config("spark.sql.shuffle.partitions", 1)
                .getOrCreate();

        spark.sparkContext().setLogLevel("Error");

        StructType userSchema = new StructType()
                .add("id", "integer")
                .add("name", "string")
                .add("gender", "string")
                .add("age", "integer");
        Dataset<Row> result = spark.readStream()
                .option("sep", ",")
                .schema(userSchema)
                .csv("./data/");

        result.writeStream()
                .format("console")
                .start()
                .awaitTermination();

    }
}

结果：

以上代码运行之后向对应监控的目录下原子性写入含有数据的csv文件，在控制台可以看到实时监控内容。文件内容如下：

1,zhangsan,一班,100
2,lisi,二班,200
3,wangwu,一班,300
4,maliu,二班,100
5,tianqi,三班,100
6,gaoba,三班,50
7,zs2,四班,50

3、读取json文件

Scala代码如下：

package com.lanson.structuredStreaming.source

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQuery
import org.apache.spark.sql.types.StructType

/**
  *  Structured Streaming 监控Json格式数据
  */
object SSReadJsonData {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建对象
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local")
      .appName("SSReadCsvData")
      .config("spark.sql.shuffle.partitions", 1)
      .getOrCreate()

    import  spark.implicits._

    spark.sparkContext.setLogLevel("Error")

    //2.创建 json 数据schema
    val userSchema: StructType = new StructType().add("id", "integer")
      .add("name", "string")
      .add("age", "integer")

    val result: DataFrame = spark.readStream
      .schema(userSchema)
      .json("./data/")

    val query: StreamingQuery = result.writeStream
      .format("console")
      .start()

    query.awaitTermination()

  }

}

结果：

Java代码如下

package com.lanson.structuredStreaming.source;

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQuery;
import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQueryException;
import org.apache.spark.sql.types.StructType;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * Structured Streaming实时监控目录中json文件作为数据流
 */
public class SSReadJsonData01 {
    public static void main(String[] args) throws TimeoutException, StreamingQueryException {
        //1.创建对象
        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("File Source test")
            .master("local")
            .getOrCreate();

        //2.设置日志
        spark.sparkContext().setLogLevel("Error");

        //3.设置Schema
        StructType userSchema = new StructType().add("id", "integer")
            .add("name", "string")
            .add("age", "integer");

        //4.指定监控目录读取数据json数据
        Dataset<Row> ds = spark.readStream()
            .option("sep", ",")
            .schema(userSchema)
            .json("./data/");

        //5.打印数据到控制台
        StreamingQuery query =ds.writeStream()
            .format("console")
            .start();

        query.awaitTermination();

    }
}

结果：

以上代码启动之后，向监控的目录“./data”下原子写入含有以下内容的json文件，在控制台可以看到实时监控内容。json文件内容如下：

{"id":1,"name":"zs","age":18}
{"id":2,"name":"ls","age":19}
{"id":3,"name":"ww","age":20}
{"id":4,"name":"ml","age":21}

注意：实时监控json格式数据时，创建的Schema 中的字段需要与Json中的属性保持一致，否则在映射成表时，Schema中含有但在Json中没有的属性的字段对应的数据会为null。

**二、Socket Source **

读取Socket方式需要指定对应的host和port，读取Socket数据源多用于测试场景，这里不再演示。

可以参考案例：

Spark实时（三）：Structured Streaming入门案例-CSDN博客

三、Rate Source

Rate Source是以每秒指定的行数生成数据，每个输出行包含一个timestamp和value，其中timestamp是一个Timestamp含有信息分配的时间类型，value是从0开始的Long类型的数据，Rate Source式多用于测试。

scala代码如下：

package com.lanson.structuredStreaming.source

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

/**
  * SSRateSource
  */
object SSRateSource {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建对象
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local")
      .appName("rate test")
//      .config("spark.sql.shuffle.partitions", 1)
      .getOrCreate()

    val result: DataFrame = spark.readStream
      .format("rate")
      // 配置每秒生成多少行数据，默认1行
      .option("rowsPerSecond", "10")
      .option("numPartitions", 5)
      .load()
    result.writeStream
      .format("console")
      .option("numRows","100")
      .option("truncate","false")
      .start()
      .awaitTermination()

  }

}

结果：

Java代码如下：

package com.lanson.structuredStreaming.source;

import java.util.concurrent.TimeoutException;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQueryException;

public class ssratesource01 {
    public static void main(String[] args) throws TimeoutException, StreamingQueryException {
        //1.创建对象
       SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local")
                .appName("rate test")
                .getOrCreate();
       spark.sparkContext().setLogLevel("Error");

        Dataset<Row> result = spark.readStream()
                .format("rate")
                // 配置每秒生成多少行数据，默认1行
                .option("rowsPerSecond", "10")
                .option("numPartitions", 5)
                .load();

        result.writeStream()
                .format("console")
                .option("numRows","100")
                .option("truncate","false")
                .start()
                .awaitTermination();
    }
}

结果：

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标签： spark 大数据 分布式
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