本文对Spark Streaming和Structured Streaming在流模型、API使用、时延性能以及和Kafka对接等方面进行了对比，如下表所示：

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1、流模型

• Spark Streaming

Spark Streaming使用“微批次”的架构，把流式计算当作一系列连续的小规模批处理来对待。Spark Streaming从各种输入源中读取数据，并把数据分组为小的批次，新的批次按均匀的时间间隔创建出来。在每个时间区间开始的时候，一个新的批次就创建出来，在该区间内收到的数据都会被添加到这个批次中。在时间区间结束时，批次停止增长。时间区间的大小是由批次间隔这个参数决定的，批次间隔一般设在500毫秒到几秒之间，由应用开发者配置。每个输入批次都形成一个RDD，以Spark作业的方式处理并生成其他的RDD。处理的结果可以以批处理的方式传给外部系统。

• Structured Streaming

Structured Streaming中的关键思想是将实时数据流当作可以连续追加的表，这样可以将流计算以静态表的方式进行处理。

在Structured Streaming中将input data stream作为“input table”，对input table查询会生成一个“result table”。在每次查询时候，新的记录会追加到input table中，同时也会更新到Result Table中，当result table更新的时候，这些更新的数据需要写到外部存储中。

Output有不同的模式：

1. Complete mode：整个更新的result table写到外部存储
2. Append mode：上一次写入以来新的追加数据写到外部存储
3. Update mode：上一次写入以来新的更新数据写到外部存储

2、API使用

2.1 Spark Streaming API使用

1）Input Streaming

Spark Streaming有两种内置的Streaming源：

1. Basic source：StreamingContext API可用的源，比如文件系统、socket连接
2. Advanced source：比如kafka、flume等

2）Output输出

使用foreachRDD设计模式，通过维护一个静态的对象连接池，在多个RDDs/batches之间重用连接，降低消耗：

def sendPartition(iter):
    # ConnectionPool is a static, lazily initialized pool of connections
    connection = ConnectionPool.getConnection()
    for record in iter:
        connection.send(record)
    # return to the pool for future reuse
    ConnectionPool.returnConnection(connection)

dstream.foreachRDD(lambda rdd: rdd.foreachPartition(sendPartition))

注：连接池中的连接按需创建，并且一段时间不使用时会超时，实现了将数据发送到外部系统的最有效方法。

3）RDD算子操作

• Transform操作

允许任意的RDD-RDD函数应用于DStream，例如，可以通过将输入数据流与预先计算的垃圾信息（也可以使用Spark生成）进行实时数据清理，然后基于此进行过滤。

spamInfoRDD = sc.pickleFile(...)  # RDD containing spam information

# join data stream with spam information to do data cleaning
cleanedDStream = wordCounts.transform(lambda rdd: rdd.join(spamInfoRDD).filter(...))

• Window操作

Spark Streaming支持窗口计算，这样允许在滑动创建进行转换，如下图所示：

当窗口滑过源DStream，源RDDs被组合产生窗口DStream的RDDs。Windows需要2个参数：窗口长度和滑动间隔。

# Reduce last 30 seconds of data, every 10 seconds
windowedWordCounts = pairs.reduceByKeyAndWindow(lambda x, y: x + y, lambda x, y: x - y, 30, 10)

• Join操作

stream1 = ...
stream2 = ...
joinedStream = stream1.join(stream2)

2.2 Structured Streaming API使用

Structured Streaming代码编写完全复用Spark SQL的 batch API，也就是对一个或者多个 stream或者table进行query。Query的结果是result table，可以以多种不同的模式（append, update, complete）输出到外部存储中。

1）Input输入

Structured Streaming输入源有以下：

1. File source：以文件作为输入流数据，支持txt、CSV、JSON等格式
2. Kafka Source：从Kafka中读取数据
3. Socket source：从socket连接中读取UTF8 text数据
4. Rate Source

# Read all the csv files written atomically in a directory
userSchema = StructType().add("name", "string").add("age", "integer")
csvDF = spark \
    .readStream \
    .option("sep", ";") \
    .schema(userSchema) \
    .csv("/path/to/directory")  # Equivalent to format("csv").load("/path/to/directory")

2）Output输出

Streaming计算完成后，需要使用DataStreamWriter 写入到外部存储中，指定以下参数：

1. Output sink的信息如Data format、location等
2. Output mode，append、complete还是update
3. Query name：query的名称
4. Trigger interval：指定trigger间隔，如果没有指定，会在之前数据处理完成后立即触发
5. Checkpoint location：对于容错要求高的，指定checkpoint写入的位置

writeStream
    .format("kafka")
    .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
    .option("topic", "updates")
    .start()

3）Streaming dataframe操作

• 聚合操作

df = ...  # streaming DataFrame with IOT device data with schema { device: string, deviceType: string, signal: double, time: DateType }

# Select the devices which have signal more than 10
df.select("device").where("signal > 10")

# Running count of the number of updates for each device type
df.groupBy("deviceType").count()

• Window操作

如下图所示，统计10分钟窗口、5分钟更新的流数据

words = ...  # streaming DataFrame of schema { timestamp: Timestamp, word: String }

# Group the data by window and word and compute the count of each group
windowedCounts = words.groupBy(
    window(words.timestamp, "10 minutes", "5 minutes"),
    words.word
).count()

• JOIN操作

Structured Streaming支持Streaming和Data Frame之间的join操作

staticDf = spark.read. ...
streamingDf = spark.readStream. ...
streamingDf.join(staticDf, "type")  # inner equi-join with a static DF
streamingDf.join(staticDf, "type", "right_join")  # right outer join with a static DF

3、时延对比

Spark Streaming是基于micro-batch模式，在处理实时流数据的时候存在process-time和event-time窗口时延。

Structured Streaming的continuous mode是实时处理的，只要一有数据就会进行处理，时延基本在毫秒级别。

4、对接Kafka数据

4.1 Spark Streaming对Kafka支持

参考“大数据系列之Spark接入Kafka数据”
1）读取Kafka数据

from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
 directKafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream(ssc, [topic], {"metadata.broker.list": brokers})

2）发送数据到Kafka

Spark Streaming写入数据到Kafka是通过调用KafkaProducer模块实现的

from kafka import KafkaProducer

to_kafka = KafkaProducer(bootstrap_servers=broker_list)
to_kafka.send(topic_name,send_msg,encode(‘utf8’))
to_kafka.flush()

4.2 Structured Streaming对Kafka支持

1）从Kafka中读取数据，并将二进制流数据转为字符串

# Construct a streaming DataFrame that reads from topic1
df = spark \
  .readStream \
  .format("kafka") \
  .option("kafka.bootstrap.servers", "192.168.112.101:2181 ") \
  .option("subscribe", "kafka_topic") \
  .option("startingOffsets", "earliest") \
  .load()

df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")

2）使用Spark作为Producer发送Kafka数据

# Write key-value data from a DataFrame to a Kafka topic specified in an option
query = df \
  .selectExpr("CAST(userId AS STRING) AS key", "to_json(struct(*)) AS value") \
  .writeStream \
  .format("kafka") \
  .option("kafka.bootstrap.servers","192.168.112.101:2181 ") \
  .option("topic", " kafka_topic ") \
  .option("checkpointLocation", "/path/to/HDFS/dir") \
  .start()

5、与其它流引擎比较

Structured Streaming和其它流计算引擎比较，在时延性能、API简洁、聚类计算等方面都具有一定的优势。

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参考资料

1. http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html
2. http://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html
3. https://www.slidestalk.com/u2909/FromSparkStreamingtoStructuredStreaming58639
4. https://databricks.com/blog/2017/04/26/processing-data-in-apache-kafka-with-structured-streaming-in-apache-spark-2-2.html
5. https://databricks.com/blog/2016/07/28/structured-streaming-in-apache-spark.html

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