[SS]《1.1 Structured Streaming 实现思路与实现概述》讨论区

[lw-lin]

如需要贴代码，请复制以下内容并修改：

public static final thisIsJavaCode;

val thisIsScalaCode

谢谢！

[ar5art]

@lw-lin 你好，请教一个问题。
structured streaming的数据源为kafka，并设置任务triggers为1小时。streaming会每间隔一小时确认一次新到达的数据，这里是每间隔一小时去kafka中取新到达的数据，还是隔一小时确认一次streaming的input table中新追加的数据？kafka中的数据会实时追加到input table中吗？如果我想设置任务每一小时跑一次，但是要实时把kafka拉取到input table中并做一次预处理，可以做到吗？
谢谢！

[lw-lin]

@ar5art

是每间隔一小时去kafka中取新到达的数据，还是隔一小时确认一次streaming的input table中新追加的数据？

是前者

kafka中的数据会实时追加到input table中吗？

呃，不会

如果我想设置任务每一小时跑一次，但是要实时把kafka拉取到input table中并做一次预处理，可以做到吗？

用 1min 做 trigger，实时从 kafka 中拉数据、并写出到 HDFS dir x
另起一个任务，用 1hour 做 trigger，从 HDFS dir x 读入，并另外写出？

[zhouyan8603]

您好，我有个问题想请教下，我当前用的是spark streaming处理每个页面每小时的新增用户数问题的，具体逻辑是：批次读取stream,然后解析stream中的日志事件，用每个事件的pageid和uid拼接为key到数据库表user里查找用户是否存在，如果不存在（说明是该pageid的新用户），则更新user.new表，将对应的pageid下的时间段下的用户数+1。这个流程会有个严重的缺点，就是每条log解析出来的事件和uid都需要去到表里查找，所以表的请求量很大。现在想用structured streaming优化这个方案，目前的想法是先group by pageid,uid agg: floor(min(time)/3600)*3600 as event_time as min_table创建一个memory 表，然后再在这个表的基础上group by pageid,event_time,agg: count(distinct uid)创建一个writestream,然后输出到外部表hbase。但是感觉这种方案不可行，起码memory表会越来越大，另外如何保证尽可能少的对hbase的输出也是个问题？谢谢

[lw-lin]

@zhouyan8603

不管是 spark streaming, 还是 structured streaming, 都可以先做一步 pageid, uid 的聚合，再往外写。structured streaming 的 memory table 确实需要有个过期机制（比如只记录最近三天、或一周的所有用户），否则 oom。

上面说的是精确记录 distinct(id) 的做法。如果不需要精确记录（比如可以接受误差在 5% 以内），那么可以考虑用基于概率的算法，占用空间非常小。比如一些概率算法的索引：http://blog.csdn.net/bagba/article/details/51822189。

[zhouyan8603]

@lw-lin
感谢回复，另外想了解下structured streaming的应用场景，比如我的问题里提到用memory table这种做法是否适合生产环境？structured streaming的面世是不是不需要以前的那种ETL的批处理了呢？还是说只是实时消费的一种方案？

[lw-lin]

@zhouyan8603
(1) Structured Steaming 基于 Dataset/DataFrame API, Spark Streaming 基于 RDD API，所以 Structured Steaming 能用 SQL 操作实时的 streaming 数据，而且性能会高些，这些都是 Dataset/DataFrame 带来的收益。
(2) 所以应用场景的话，如果需要 SQL 支持，或者比现有 Spark Streaming 更高的性能，可尝试 Structured Streaming。
(3) 你这个场景，Structured Streaming 当然可以用于生产环境，但是如前面我所说，一定要设置一个 memory table 的过期清除机制；额外多说一句，你这个场景，Spark Streaming 也都能做。
(4) Spark 1.x 的批处理是基于 RDD 的，现在 Spark 2.x 的批处理是基于 Dataset/DataFrame 的；Spark
1.x 的 streaming 是基于 RDD 的，Spark 2.x 的批处理是基于 Dataset/DataFrame 的。Spark 2.x 还是需要批处理 + streaming，只不过都是基于 Dataset/DataFrame 的。

[zhouyan8603]

@lw-lin 万分感谢！我自己再好好考虑下

[cxzdy]

博主，好想看你出个CoolPlayFlink系列，讲解方式解决了我很多思考，非常受用。

[kuncle]

博主你好，
这里第 (5) 步需要分两种情况讨论
(i) 如果上次执行在 (5) 结束前即失效，那么本次执行里 sink 应该完整写出计算结果
(ii) 如果上次执行在 (5) 结束后才失效，那么本次执行里 sink 可以重新写出计算结果（覆盖上次结果），也可以跳过写出计算结果（因为上次执行已经完整写出过计算结果了）
需要如何判断第五步是否执行成功？这个需要下游系统支持还是？