spark流处理

当前已经探讨了机器学习和批处理模式下的数据挖掘。现在转向处理流数据，实时探测其中的事实和模式，如河流般快速变化的动态环境带来挑战。首先列出了流处理的先决条件，例如与Twitter的TCPSockets集成，然后结合Spark、Kafka和Flume构建低延迟、高吞吐量、可扩展的处理流水线。重点介绍了初始的数据密集型应用架构，并指出了Spark Streaming在整体架构中的关键位置，包括Spark SQL和Spark MLlib模块。数据流可以包括股票市场的时序分析、企业交易等。

Spark流处理库版本2.2.2的Jar包提供了流处理能力，适用于数据分析和实时处理。

Apache Flink 是一个开源框架，使您能够在数据到达时处理流数据，例如用户交互、传感器数据和机器日志。 通过本实用指南，您将学习如何使用 Apache Flink 的流处理 API 来实现、持续运行和维护实际应用程序。 Flink 的创建者之一 Fabian Hueske 和 Flink 图处理 API (Gelly) 的核心贡献者 Vasia Kalavri 解释了并行流处理的基本概念，并向您展示了流分析与传统批处理的区别。

通过Spark流处理Twitter实时数据，将数据存储于MongoDB中。利用tweepy API从Twitter提取数据，并过滤、存储有效信息如tweet和时间戳。数据流通过StreamListener实例到达MongoDB，最终经由Spark处理，生成实时分析。

Storm的工作流程可以概括为以下四个步骤： 用户将Topology提交到Storm集群。 Nimbus负责将任务分配给Supervisor，并将分配信息写入Zookeeper。 Supervisor从Zookeeper获取分配的任务，并启动Worker进程来处理任务。 Worker进程负责执行具体的任务。

使用Spark Streaming处理Kafka数据流时，需要将 spark-streaming-kafka-assembly_2.11-1.6.3.jar 添加到PySpark环境的 jars 目录中。该jar包提供了Spark Streaming与Kafka集成所需的类和方法，例如创建Kafka DStream、配置消费者参数等。

该数据集包含经典的网站日志点击流分析数据，每一行记录了用户访问网站时的详细信息，包括：访问时间、请求 URL、来源 URL、用户 IP 地址、浏览器类型、服务器响应码以及请求类型等。

Strom 应用场景 电商领域* 实时推荐系统: 基于用户实时下单或加入购物车行为，推荐相关商品，提升用户体验和销售转化率。 网站分析* 流量统计: 实时监测网站流量变化，为运营决策提供数据支撑。 其他领域* 监控预警系统: 实时监控系统指标，及时发现异常并触发告警，保障系统稳定运行。* 金融系统: 实时处理交易数据，进行风险控制和欺诈检测。

流处理平台通过整合数据采集、处理和管理功能，实现对实时数据流的高效处理。其核心架构包含以下几个关键部分： 1. 数据采集中心: 负责从各种数据源（例如传感器、应用程序日志等）实时收集数据。平台支持配置不同的采集任务，以适应不同的数据源和数据格式。 2. 数据处理中心: 这是平台的核心，负责对采集到的数据进行实时处理。平台提供多种数据处理组件（例如数据清洗、转换、聚合等），并支持使用SQL和Java等语言进行自定义数据处理逻辑的开发。 3. 管理中心: 提供平台的管理和监控功能，包括任务配置、流程监控、资源管理等。用户可以通过管理中心监控平台的运行状态，并对平台进行配置和优化。 4. 统一数据源组件(Spout)与数据导出组件(Bolt): Spout组件负责从数据源读取数据并将其转换为平台内部的统一数据格式，而Bolt组件则负责将处理后的数据输出到不同的目标系统。 5. 任务管理与Topology启动组件: 平台采用Topology（拓扑）来描述数据处理流程，Topology由多个Spout和Bolt组件构成。任务管理组件负责管理平台上的所有Topology，并通过Topology启动组件来启动和停止Topology。 此外，平台还提供强大的CEP（复杂事件处理）引擎，用于实时检测和响应数据流中的复杂事件模式。CEP引擎包含以下子系统： 元数据子系统: 管理CEP中的事件结构、表结构、事件数据丰富和统计的规则等。 配置监控子系统: 作为CEP的管理节点，实现CEP的配置、管理、运行监控功能。 Master子系统: 作为CEP的控制节点，实现PN集群的管理并向PN提供查询服务。 PN子系统: 作为CEP的数据处理节点，实现事件流的高速处理。 通过上述架构，流处理平台能够帮助企业构建实时数据处理能力，从实时数据流中提取有价值的信息，并支持快速决策和行动。