Spark（十六）SparkStreaming需求练习

　　一。环境准备1。pom文件dependenciesdependencygroupIdorg。apache。sparkgroupIdsparkcore2。12artifactIdversion3。0。0versiondependencydependencygroupIdorg。apache。sparkgroupIdsparkstreaming2。12artifactIdversion3。0。0versiondependencydependencygroupIdorg。apache。sparkgroupIdsparkstreamingkafka0102。12artifactIdversion3。0。0versiondependency！https：mvnrepository。comartifactcom。alibabadruiddependencygroupIdcom。alibabagroupIddruidartifactIdversion1。1。10versiondependencydependencygroupIdmysqlgroupIdmysqlconnectorjavaartifactIdversion5。1。27versiondependencydependencygroupIdcom。fasterxml。jackson。coregroupIdjacksoncoreartifactIdversion2。10。1versiondependencydependenciesbuildplugins！该插件用于将Scala代码编译成class文件plugingroupIdnet。alchim31。mavengroupIdscalamavenpluginartifactIdversion3。2。2versionexecutionsexecution！声明绑定到maven的compile阶段goalsgoalcompilegoalgoalsexecutionexecutionspluginplugingroupIdorg。apache。maven。pluginsgroupIdmavenassemblypluginartifactIdversion3。0。0versionconfigurationdescriptorRefsdescriptorRefjarwithdependenciesdescriptorRefdescriptorRefsconfigurationexecutionsexecutionidmakeassemblyidphasepackagephasegoalsgoalsinglegoalgoalsexecutionexecutionspluginpluginsbuild2。beanimportjava。text。SimpleDateFormatimportjava。util。Date数据格式：1597148289569，华北，北京，102，4，20200811，11：12caseclassAdsInfo（ts：Long，area：String，city：String，userId：String，adsId：String，vardayString：Stringnull，yyyyMMddvarhmString：Stringnull）｛hh：mmvaldatenewDate（ts）dayStringnewSimpleDateFormat（yyyyMMdd）。format（date）hmStringnewSimpleDateFormat（HH：mm）。format（date）｝3。工具类JDBCUtilsobjectJDBCUtil｛创建连接池对象vardataSource：DataSourceinit（）连接池的初始化definit（）：DataSource｛valparamMapnewjava。util。HashMap〔String，String〕（）paramMap。put（driverClassName，PropertiesUtil。getValue（jdbc。driver。name））paramMap。put（url，PropertiesUtil。getValue（jdbc。url））paramMap。put（username，PropertiesUtil。getValue（jdbc。user））paramMap。put（password，PropertiesUtil。getValue（jdbc。password））paramMap。put（maxActive，PropertiesUtil。getValue（jdbc。datasource。size））使用Druid连接池对象DruidDataSourceFactory。createDataSource（paramMap）｝从连接池中获取连接对象defgetConnection（）：Connection｛dataSource。getConnection｝defmain（args：Array〔String〕）：Unit｛println（getConnection（））｝｝Properties工具类project。properties文件jdbc配置jdbc。datasource。size10jdbc。urljdbc：mysql：hadoop102：3306steamingproject？useUnicodetruecharacterEncodingutf8rewriteBatchedStatementstruejdbc。userrootjdbc。passwordrootjdbc。driver。namecom。mysql。jdbc。DriverKafka配置kafka。broker。listhadoop102：9092，hadoop103：9092，hadoop104：9092kafka。topicmytestkafka。group。idcg1importjava。util。ResourceBundleProperties文件工具类objectPropertiesUtil｛绑定配置文件ResourceBundle专门用于读取配置文件，所以读取时，不需要增加扩展名国际化I18NPropertiesvalsummer：ResourceBundleResourceBundle。getBundle（project）defgetValue（key：String）：String｛summer。getString（key）｝defmain（args：Array〔String〕）：Unit｛println（getValue（jdbc。user））｝｝3。创建BaseAppdescription：基础类author：HaoWucreate：2020年08月11日abstractclassBaseApp｛valconf：SparkConfnewSparkConf（）。setMaster（local〔〕）。setAppName（myAPP）valssc：StreamingContextnewStreamingContext（conf，Seconds（3））设置消费kafka的参数，可以参考kafka。consumer。ConsumerConfig类中配置说明valkafkaParams：Map〔String，Object〕Map〔String，Object〕（bootstrap。servershadoop102：9092，hadoop103：9092，hadoop104：9092，zookeeper的host，portgroup。idg3，消费者组enable。auto。committrue，是否自动提交auto。commit。interval。ms500，500ms自动提交offsetkey。deserializerorg。apache。kafka。common。serialization。StringDeserializer，value。deserializerorg。apache。kafka。common。serialization。StringDeserializer，auto。offset。resetearliest第一次运行，从最初始偏移量开始消费数据）消费kafka的mytest主题生成DStreamvalds：InputDStream〔ConsumerRecord〔String，String〕〕KafkaUtils。createDirectStream〔String，String〕（ssc，LocationStrategies。PreferConsistent，订阅主题ConsumerStrategies。Subscribe〔String，String〕（List（mytest），kafkaParams））将输入流InputDStream〔ConsumerRecord〔String，String〕〕stream〔对象〕paramdsreturndefgetAllBeans（ds：InputDStream〔ConsumerRecord〔String，String〕〕）：DStream〔AdsInfo〕｛valresult：DStream〔AdsInfo〕ds。map（record｛valarr：Array〔String〕record。value（）。split（，）AdsInfo（arr（0）。toLong，arr（1），arr（2），arr（3），arr（4））｝）result｝处理逻辑paramoptdefrunApp（opt：Unit）：Unit｛try｛处理逻辑opt执行程序ssc。start（）ssc。awaitTermination（）｝catch｛casee：Exceptione。getMessage｝｝｝需求一：动态添加黑名单
　　实现实时的动态黑名单机制：将每天对某个广告点击超过100次的用户拉黑。
　　注：黑名单保存到MySQL中。
　　思路分析
　　1）读取Kafka数据之后，并对MySQL中存储的黑名单数据做校验；
　　2）校验通过则对给用户点击广告次数累加一并存入MySQL；
　　3）在存入MySQL之后对数据做校验，如果单日超过100次则将该用户加入黑名单。
　　准备工作1）存放黑名单用户的表CREATETABLEblacklist（useridCHAR（2）PRIMARYKEY）；2）存放单日各用户点击每个广告的次数CREATETABLEuseradcount（dtdate，useridCHAR（2），adidCHAR（2），countBIGINT，PRIMARYKEY（dt，userid，adid））；description：需求一：动态添加黑名单说明：实现实时的动态黑名单机制：将每天对某个广告点击超过100次的用户拉黑（用户，广告id，时间，次数）注：黑名单保存到MySQL中author：HaoWucreate：2020年08月12日objectProjectDemo1extendsBaseApp｛defmain（args：Array〔String〕）：Unit｛runApp｛valasdInfo：DStream〔AdsInfo〕getAllBeans（ds）校验数据是否在黑名单中defisBlackList（userid：String，connection：Connection）：Boolean｛varflag：Booleantruevalsqlselectfromblacklistwhereuserid？。stripMarginvalps：PreparedStatementconnection。prepareStatement（sql）ps。setString（1，userid）valresult：ResultSetps。executeQuery（）if（result！null）｛flagfalse｝flag｝1。聚合当前批次数据（（timestamp，userid，adsid），count）valcountDS：DStream〔（（String，String，String），Long）〕asdInfo。map｛（（20200811，102，1），1）caseadsInfo：AdsInfo（（adsInfo。dayString，adsInfo。userId，adsInfo。adsId），1L）｝。reduceByKey（）countDS。foreachRDD（rddrdd。foreachPartition｛iter｛2。向mysql插入数据，准备插入sql和连接valconnection：ConnectionJDBCUtil。getConnection（）valsqlinsertintouseradcountvalues（？，？，？，？）ONDUPLICATEKEYUPDATECOUNTcount？。stripMarginvalps：PreparedStatementconnection。prepareStatement（sql）2。过滤出在名单中的数据iter。filter｛case（（，userid，），）valfalgisBlackList（userid，connection）；falg｝往mysql重插入更新数据。foreach｛case（（date，userid，adsid），count）｛ps。setString（1，date）ps。setString（2，userid）ps。setString（3，adsid）ps。setLong（4，count）ps。setLong（5，count）ps。executeUpdate（）｝｝关闭ps。close（）3。插入成功之后，查询对应得userid点击广告此时是否100？valsql2selectuseridfromuseradcountwherecount20。stripMarginvalps2：PreparedStatementconnection。prepareStatement（sql2）valresultSet：ResultSetps2。executeQuery（）封装查询出的黑名单列表valblocklistnewmutable。HashSet〔String〕（）while（resultSet。next（））｛valuserid：StringresultSet。getString（userid）blocklistuserid｝关闭resulteSet，PreparedStatementresultSet。close（）ps2。close（）4。将blocklist数据依次插入黑名单表，没有就插入，有就更新valsql3：StringINSERTINTOblacklistVALUES（？）ONDUPLICATEKEYUPDATEuserid？。stripMarginvalps3：PreparedStatementconnection。prepareStatement（sql3）for（useridblocklist）｛ps3。setString（1，userid）ps3。setString（2，userid）ps3。executeUpdate（）｝ps3。close（）connection。close（）｝｝）｝｝｝需求二：广告点击量实时统计
　　描述：实时统计每天各地区各城市各广告的点击总流量，并将其存入MySQL
　　步骤：updateStateByKey有状态累加计算向mysql执行插入更新操作
　　Mysql表CREATETABLEareacityadcount（dtdate，areaCHAR（4），cityCHAR（4），adidCHAR（2），countBIGINT，PRIMARYKEY（dt，area，city，adid）联合主键）；
　　代码实现importjava。sql。｛Connection，PreparedStatement｝importcom。spark。streamingneed。bean。AdsInfoimportcom。spark。streamingneed。utils。JDBCUtilimportorg。apache。spark。streaming。dstream。DStreamdescription：需求二：广告点击量实时统计描述：实时统计每天各地区各城市各广告的点击总流量，并将其存入MySQLauthor：HaoWucreate：2020年08月11日objectProjectDemo2extendsBaseApp｛defmain（args：Array〔String〕）：Unit｛runApp｛updateStateByKey算子有状态，需要checkpointssc。checkpoint（function2）1。单个批次内对数据进行按照天维度的聚合统计数据格式：1597148289569，华北，北京，102，4valDsAds：DStream〔AdsInfo〕getAllBeans（ds）valkvDS：DStream〔（（String，String，String，String），Int）〕DsAds。map｛case（adsInfo）｛（（adsInfo。dayString，adsInfo。area，adsInfo。city，adsInfo。adsId），1）｝｝2。结合MySQL数据跟当前批次数据更新原有的数据计算当前批次和之前的数据累加结果valresult：DStream〔（（String，String，String，String），Int）〕kvDS。updateStateByKey｛case（seq，opt）｛varsum：Intseq。sumvalvalueopt。getOrElse（0）sumvalueSome（sum）｝｝3。将结果写入Mysqlresult。foreachRDD（rdd｛rdd。foreachPartition｛iter｛每个分区创建一个Connection连接valconnection：ConnectionJDBCUtil。getConnection（）准备sql，实现mysql的upsert操作valsqlinsertintoareacityadcountvalues（？，？，？，？，？）onduplicatekeyupdatecount？。stripMarginPreparedStatementvalps：PreparedStatementconnection。prepareStatement（sql）RDD分区中的每个数据都执行写出iter。foreach｛case（（dayString，area，city，adsId），count）｛填充占位符ps。setString（1，dayString）ps。setString（2，area）ps。setString（3，city）ps。setString（4，adsId）ps。setInt（5，count）ps。setInt（6，count）执行写入ps。executeUpdate（）｝｝关闭资源ps。close（）connection。close（）｝｝｝）｝｝｝需求三：最近一小时广告点击量需求说明
　　求最近1h的广告点击量，要求按照以下结果显示结果展示：1：List〔15：5010，15：5125，15：5230〕2：List〔15：5010，15：5125，15：5230〕3：List〔15：5010，15：5125，15：5230〕
　　思路分析
　　1）开窗确定时间范围；
　　2）在窗口内将数据转换数据结构为（（adid，hm），count）；
　　3）按照广告id进行分组处理，组内按照时分排序。
　　代码实现importorg。apache。spark。streaming。｛Minutes，Seconds｝importorg。apache。spark。streaming。dstream。DStreamdescription：需求三：最近一小时广告点击量，3秒更新一次author：结果展示：1：List〔15：5010，15：5125，15：5230〕2：List〔15：5010，15：5125，15：5230〕3：List〔15：5010，15：5125，15：5230〕create：2020年08月12日objectProjectDemo3extendsBaseApp｛defmain（args：Array〔String〕）：Unit｛运行apprunApp｛valAdsDStream：DStream〔（（String，String），Int）〕getAllBeans（ds）。map｛caseadsInfo（（adsInfo。adsId，adsInfo。hmString），1）｝valresult：DStream〔（String，List〔（String，Int）〕）〕AdsDStream窗口内聚合。reduceByKeyAndWindow（（a：Int，b：Int）｛ab｝，Minutes（60），Seconds（3））。map｛case（（adsId，ahmString），count）（adsId，（ahmString，count））｝按照广告id分组。groupByKey（）组内按时间升序。mapValues｛caseiteriter。toList。sortBy（。1）｝result。print（10）｝｝｝
　　结果Time：1597234032000ms（1，List（（20：01，12），（20：02，112），（20：03，98），（20：04，95），（20：05，104），（20：06，96），（20：07，13）））（2，List（（20：01，24），（20：02，97），（20：03，99），（20：04，103），（20：05，95），（20：06，105），（20：07，6）））（3，List（（20：01，30），（20：02，87），（20：03，92），（20：04，108），（20：05，117），（20：06，88），（20：07，22）））（4，List（（20：01，15），（20：02，101），（20：03，100），（20：04，99），（20：05，84），（20：06，112），（20：07，22）））（5，List（（20：01，19），（20：02，103），（20：03，111），（20：04，95），（20：05，100），（20：06，99），（20：07，10）））Time：1597234035000ms（1，List（（20：01，12），（20：02，112），（20：03，98），（20：04，95），（20：05，104），（20：06，96），（20：07，20）））（2，List（（20：01，24），（20：02，97），（20：03，99），（20：04，103），（20：05，95），（20：06，105），（20：07，13）））（3，List（（20：01，30），（20：02，87），（20：03，92），（20：04，108），（20：05，117），（20：06，88），（20：07，26）））（4，List（（20：01，15），（20：02，101），（20：03，100），（20：04，99），（20：05，84），（20：06，112），（20：07，26）））（5，List（（20：01，19），（20：02，103），（20：03，111），（20：04，95），（20：05，100），（20：06，99），（20：07，15）））Time：1597234038000ms（1，List（（20：01，12），（20：02，112），（20：03，98），（20：04，95），（20：05，104），（20：06，96），（20：07，23）））（2，List（（20：01，24），（20：02，97），（20：03，99），（20：04，103），（20：05，95），（20：06，105），（20：07，16）））（3，List（（20：01，30），（20：02，87），（20：03，92），（20：04，108），（20：05，117），（20：06，88），（20：07，34）））（4，List（（20：01，15），（20：02，101），（20：03，100），（20：04，99），（20：05，84），（20：06，112），（20：07，30）））（5，List（（20：01，19），（20：02，103），（20：03，111），（20：04，95），（20：05，100），（20：06，99），（20：07，20）））