Spark Structured Streaming 流式大数据处理

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1 Spark Structured Streaming 流式大数据处理
Zhang, Lubo Yucai, Yu BDT/DPD/SSG Oct, 2017

2 目录 流式数据 Structured Streaming *的核心概念 Structured Streaming *的高级话题
*Other names and brands may be claimed as the property of others.

3 什么是流式数据？

4 流式数据 数据随着时间的推移而动态变化，不断有新的数据产生。 金融：股票价格变动，仓位，外汇价格
互联网： 网站点击量，页面访问量，注册用户数 零售：订单流，物流，商品价格调整 交通：高架路段车流，当前位置 每天我们都在和格种各样的数据打交道，而数据并不是一成不变的，它会随着时间的推移而动态的发生变化，不断有新的数据产生，我们称之为流式数据。大部分的业务逻辑都可以理解为流式数据，比方说零售行业的订单流，物流，商品价格调整等；比方说金融行业股票的价格变动，仓位的变化，外汇的价格等；比方说交通领域上，高架路段车流量变化，某辆车地理位置的变化等；在比方说互联网行业，网站的点击量，页面的访问量，注册用户数等等。

5 流式数据的应用 实时性 策略模型 股票价格 投资策略
+1.3 $ ······················································································································································· 买入100手 +2.4 $ ······················································································································································· 买入200手 -0.9 $ ······················································································································································· 买入100手 -0.3 $ ······················································································································································· 卖出200手 +2.1 $ ······················································································································································· 卖出300手 -3.1 $ ······················································································································································· 平仓 . 时间 那我们得到这样的流式数据有什么用，这里我们就举两个实际的例子。现在很多金融产品都支持自动程序化交易，策略分析师会根据自身的经验，确定策略模型。股票的实时价格变动会作为一种流式数据，输入到策略模型，再由策略模型去计算投资策略

6 流式数据的应用 吞吐量 页面访问信息 推荐、清洗… 购买行为 广告策略 机器学习引擎 新的广告策略 其他应用还有：
Cleanup, aggregate, and push data to database Anomaly detection on live sensor data Continuously update models for ads, users in online games, etc. Apply machine learning on streaming data 总结来说可以分成三大类： Streaming ETL Use historical data to process live data Advanced analytics with machine learning stuff 机器学习引擎 新的广告策略

7 （Kafka, S3, Kinesis, RDBMS, …)
流式数据处理与生俱来的复杂性 复杂的数据 复杂多样的数据格式 (json, parquet, avro, …) 脏数据，延迟，乱序 复杂的处理 与批数据互操作 机器学习 数据流上的交互式查询 复杂的系统 复杂多样的存储系统 （Kafka, S3, Kinesis, RDBMS, …) 系统崩溃

8 Spark如何处理流式数据？

9 Structured Streaming *
基于Spark SQL*引擎构建的流处理系统 fast, scalable, fault-tolerant 丰富而统一的高级API deal with complex data and complex workloads 丰富的数据源支持 integrate with many storage system *Other names and brands may be claimed as the property of others.

10 The simplest way to perform streaming analytics is not having to reason about streaming at all

11 概念模型

12 概念模型 将输入流看做是一张输入表 在每一个触发间隙（trigger interval）, 输入表逐渐增长 当用户在输入表上应用查询的时候，
结果表随之发生变化

13 概念模型 在每一个触发间隙（trigger interval）, 我们可以输出特定的结果。 Output mode 定义了
每次触发需要输出的内容 Append mode：仅输出新行 Complete mode： 输出全部的结果 Update output [2.1.1]：输出自上次触发以来改变的行

14 概念模型 Spark并不是在每次触发的时候都去处理完整的输入数据。 相反，它会将查询编译成增量式的查询，每次仅仅处理更新的数据。

15 Streaming word count

16 数据源 一个简单的流查询 Spark.readStream .format(“kafka”)
.option(“subscribe”, “input”) .load() 数据源 指定数据来源 内建多种格式的支持File/Kafka/Socket/Pluggable 使用union操作符将多种输入源合并起来

17 转换操作 一个简单的流查询 Spark.readStream .format(“kafka”)
.option(“subscribe”, “input”) .load() .groupBy(“value”) .agg (count(“*”)) 转换操作 可以使用DataFrames, Datasets or SQL 等编程接口 Catalyst自动推算如何将这些转换增量地执行 内部的处理满足exactly-once语义

18 输出端 一个简单的流查询 Spark.readStream .format(“kafka”)
.option(“subscribe”, “input”) .load() .groupBy(“value”) .agg (count(“*”)) .writeStream .option(“topic”, “output”) 输出端 接受每个batch的输出 当输出是满足事务性的时候，可以保证exactly once语义（比如Files） 使用foreach执行任意用户自定义的操作

19 触发器 输出模式 一个简单的流查询 Spark.readStream .format(“kafka”)
.option(“subscribe”, “input”) .load() .groupBy(“value”) .agg (count(“*”)) .writeStream .option(“topic”, “output”) .trigger(“5 second”) .outputMode(“update”) 触发器 设定触发频率 不指定意味着系统将尽快的处理 输出模式 Complete – 输出全部结果 Update – 输出改变行 Append (默认) – 仅输出新行

20 Checkpoint 一个简单的流查询 Spark.readStream .format(“kafka”)
.option(“subscribe”, “input”) .load() .groupBy(“value”) .agg (count(“*”)) .writeStream .option(“topic”, “output”) .trigger(“5 second”) .outputMode(“update”) .option(“checkpointLocation”, “path”) .start() Checkpoint 跟踪查询执行的进度 失败的时候重启查询

21 统一的 API – Dataset / Stream
Static = bounded data Streaming = unbounded data Spark 2.0版本后，DataFrames和Datasets可以表示静态，有界数据，以及流式传输，无界数据。 与静Datasets/ DataFrames类似，您可以使用SparkSession从源创建流DataFrames / Datasets，并使用类似静态DataFrames / Datasets的操作。 统一的API ! Intel Confidential 12/5/2018

22 使用DataFrames做批处理 从json文件中创建Input DF 通过查询特定的设备创建 Result DF
Input = spark.read .format(“json”) .load(“path”) Result = input .select(“device”, ”signal”) .where(“signal > 15”) Result.write .format(“parquet”) .save(“path”) 从json文件中创建Input DF 通过查询特定的设备创建 Result DF 将结果写入到parquet文件

23 使用DataFrames做流处理 从json文件中创建Input DF 通过查询特定的设备创建 Result DF Query没有任何改变
Input = spark.readStream .format(“json”) .load(“path”) Result = input .select(“device”, ”signal”) .where(“signal > 15”) Result.writeStream .format(“parquet”) .start(“path”) 从json文件中创建Input DF 通过查询特定的设备创建 Result DF Query没有任何改变 将结果写入到parquet文件

24 Continuous Aggregations
input. agg(avg(“signal”)) input. groupBy(“device-type”) .avg(“signal”) 持续不断的计算所有设备信号的均值 持续不断的计算每种设备信号的均值

25 Continuous Windowed Aggregations
input.groupBy( $”device-type”, window($”event-time-col”), “10 min”) .avg(“signal”) 使用事件时间机制持续不断的计算过去10分钟每种设备信号的均值 基于事件时间的处理可以同样地应用在流或者批处理任务中

26 Query Management query 对象用来监控和管理流式查询 停止查询 获取状态 获取错误信息
val query = df.writeStream .format(“console”) .outputMode(“append”) .start() query.stop() query.awaitTermination() query.exception() query.explain query 对象用来监控和管理流式查询 停止查询 获取状态 获取错误信息 系统中可以有多个处于活动状态的查询过程 每个Query对象有一个唯一的名字用来跟踪对应状态

27 Joining streams with static data
val streamDS = spark .readStream .json("s3://logs") val staticDS = spark .read .jdbc(“jdbc://”, “history-info”) streamDS.join(staticDS, "customer_id") .groupBy($"customer_name", hour($"time")) .count() Structured Streaming 使用DataFrame 接口, 可以直接连接静态的数据表

28 Query Execution Logically：将流看成是对表的操作 Physically：Spark自动地将Query按流的方式执行

29 Structured Streaming 中的一些高级话题

30 Event Time 许多应用案例需要使用event time来聚合统计信息 E.g. 一小时内的各系统错误数量 多种挑战
DStream APIs 并不能完美地支持event-time

31 基于Event time 的窗口操作 完全支持UDAFs！ 时间窗口是只是group的一种特殊情况
df.groupBy(window(“timestamp”, “1 hour”)) .count() 每小时记录的数量 df.groupBy( $“device”, window(“timestamp”, “10 minutes”)) .avg(“signal”) 每10分钟设备信号的均值 完全支持UDAFs！ 31

32 带状态的聚合 在每次触发操作之间， 聚合必须被保存为分布式的状态 触发器会首先读取之前的状态并保存更新后的状态
状态被保存在内存里并备份到HDFS/S3(ahead log) 具有容错性，exactly-once guarantee

33 迟到数据的处理 保存状态以允许迟到的数据 去更新旧窗口的count red： 迟到数据的状态更新

34 迟到数据的处理 保存状态以允许迟到的数据 去更新就窗口的count 但是，如果旧的窗口不被丢弃 状态的大小会无穷地增长
red： 迟到数据的状态更新

35 Watermarking (水线) Watermark [Spark 2.1] - 定义了最大事件时间后的一个阈值，
规定了允许处理的最晚数据，并丢弃过时的中间状态 根据可见的最大event time计算 时间间隔用户可以配置

36 Watermarking (水线) 位于watermark之前到来的数据可能有一定延迟性，但允许进行聚合操作

37 Watermarking (水线)

38 Watermarking (水线) 仅在有状态的操作中使用 在无状态的流式查询和批查询中将被忽略
(streaming aggs, dropDuplicates, mapGroupsWithState, …) 在无状态的流式查询和批查询中将被忽略 val windowedCounts = words .withWatermark("timestamp", "10 minutes") .groupBy( window($"timestamp", "10 minutes"), $"word") .count()

39 再谈时间有关的几个概念 ssm.withWatermark(“eventTime”, “10 minutes”)
.groupBy(window(“eventTime”, “5 minutes”)) .count() .writeStream .trigger(“10 seconds”) .start()

40 再谈时间有关的几个概念 ssm.withWatermark(“eventTime”, “10 minutes”)
.groupBy(window(“eventTime”, “5 minutes”)) .count() .writeStream .trigger(“10 seconds”) .start() 在时间窗口内统计数据， 流式处理与批处理完全一样

41 再谈时间有关的几个概念 指定数据的延迟性 ssm.withWatermark(“eventTime”, “10 minutes”)
.groupBy(window(“eventTime”, “5 minutes”)) .count() .writeStream .trigger(“10 seconds”) .start()

42 再谈时间有关的几个概念 更新的频率 ssm.withWatermark(“eventTime”, “10 minutes”)
.groupBy(window(“eventTime”, “5 minutes”)) .count() .writeStream .trigger(“10 seconds”) .start() 更新的频率

43 任意的状态操作 [Spark 2.2] df. groupByKey(_.sessionId) .mapGroupsWithState
(timeoutConf) (statefunc) def statefunc( key: K, values: Iterator [V], state: GroupState [S]): U = { // update or remove state // set timeouts // return mapped values } mapGroupsWithState/flatMapGroupsWithState允许用户在自定义的状态上进行用户自定义的操作 支持Processing Time和Event Time的timeout 支持Scala和java 接口

44 自定义状态函数的例子 case class SessionInfo(numEvents: Int, startTimestampMs: Long, endTimestampMs: Long) def stateFunc(sessionId: String, value: Iterator[Event], state: GroupState[SessionInfo]) = { if (state.hasTimedOut) { // 调用的时候如果超时，则删掉该状态 state.remove() Iterator[SessionUpdate] = ... } else if (state.exists) { // 状态存在的话进行后续处理 val newState: SessionInfo = // 用户定义如何更新状态 state.update(newState) // 设置新的状态 state.setTimeoutDuration(“1 hour”) // 配置超时时间 Iterator.empty } else { val initialState: SessionInfo = ... state.update(initialState) // 初始化状态 state.setTimeoutDuration("1 hour") //配置超时时间 }

45 Structured Streaming *的原理与高可用
*Other names and brands may be claimed as the property of others.

46 执行原理 val lines = spark.readStream .format("socket")
.option("host", "localhost") .option("port", 9999) .load() .as[String] .filter($"value" === "Strata Hadoop") .explain

47 高可用 Structured Streaming *需要 24x7的情况下稳定运行，并且能够在主机出现问题的 情况下自动恢复。
Worker 出现问题： Spark Core的架构可以原生的处理 Driver 出现问题： 由Cluster Manager负责Driver的重启 （Standalone, YARN, MESOS） 从checkpoint（WAL）读取进度，重新计算

48 高可用 系统中的数据和元数据都需要是可恢复，可重放的

49 在执行前，数据offset会被写入具有容错性的WAL
具有容错性的Planner 在执行前，数据offset会被写入具有容错性的WAL fails

50 具有容错性的Planner 从WAL中读取数据offset， 重新计算

51 具有容错性的数据源 Structured streaming 要求数据源是可重放的（e.g. Kafka，Kinesis，files），并且能够根据planer提供的offset，生成完全一样的数据

52 具有容错性的状态 Spark 工作节点会在HDFS中保存数据处理的中间状态，包括版本，KV映射
Planner会在查询失败后，确保应用正确的状态版本以进行恢复

53 具有容错性的输出端 具有幂等写入特性，在重新执行查询后，能避免结果的重复输出

54 高可用性 数据offset保存到WAL + 状态管理 容错性的数据源和输出端 = end to end exactly once !

55 Reference Structured streaming model picture programming-guide.html Intel Confidential 12/5/2018

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57 Thank You ! Intel Confidential 12/5/2018