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前言
传统的Spark Streaming程序需要：
构建StreamingContext设置checkpoint链接数据源各种transformforeachRDD 输出
通常而言，你可能会因为要走完上面的流程而构建了一个很大的程序，比如一个main方法里上百行代码，虽然在开发小功能上足够便利，但是复用度更方面是不够的，而且不利于协作，所以需要一个更高层的开发包提供支持。
如何开发一个Spark Streaming程序
我只要在配置文件添加如下一个job配置，就可以作为标准的的Spark Streaming 程序提交运行：
{
"test": {
"desc": "测试",
"strategy": "streaming.core.strategy.SparkStreamingStrategy",
"algorithm": [],
"ref": [],
"compositor": [
{
"name": "streaming.core.compositor.kafka.MockKafkaStreamingCompositor",
"params": [
{
"metadata.broker.list":"xxx",
"auto.offset.reset":"largest",
"topics":"xxx"
}
]
},
{
"name": "streaming.core.compositor.spark.JSONTableCompositor",
"params": [{"tableName":"test"}
]
},
{
"name": "streaming.core.compositor.spark.SQLCompositor",
"params": [{"sql":"select a from test"}
]
},
{
"name": "streaming.core.compositor.RDDPrintOutputCompositor",
"params": [
{
}
]
}
],
"configParams": {
}
}
}
上面的配置相当于完成了如下的一个流程：
从Kafka消费数据将Kafka数据转化为表通过SQL进行处理打印输出
是不是很简单，而且还可以支持热加载，动态添加job等
特性
该实现的特性有：
配置化支持多Job配置支持各种数据源模块支持通过SQL完成数据处理支持多种输出模块
未来可扩展的支持包含：
动态添加或者删除job更新，而不用重启Spark Streaming支持Storm等其他流式引擎更好的多job互操作
配置格式说明
该实现完全基于ServiceframeworkDispatcher 完成，核心功能大概只花了三个小时。
这里我们先理出几个概念：
Spark Streaming 定义为一个App每个Action定义为一个Job.一个App可以包含多个Job
配置文件结构设计如下：
{
"job1": {
"desc": "测试",
"strategy": "streaming.core.strategy.SparkStreamingStrategy",
"algorithm": [],
"ref": [],
"compositor": [
{
"name": "streaming.core.compositor.kafka.MockKafkaStreamingCompositor",
"params": [
{
"metadata.broker.list":"xxx",
"auto.offset.reset":"largest",
"topics":"xxx"
}
]
} ,
],
"configParams": {
}
}，
"job2"：{
........
}
}
一个完整的App 对应一个配置文件。每个顶层配置选项，如job1,job2分别对应一个工作流。他们最终都会运行在一个App上(Spark Streaming实例上)。
strategy 用来定义如何组织 compositor,algorithm, ref 的调用关系algorithm作为数据来源compositor 数据处理链路模块。大部分情况我们都是针对该接口进行开发ref 是对其他job的引用。通过配合合适的strategy，我们将多个job组织成一个新的job每个组件( compositor,algorithm, strategy) 都支持参数配置
上面主要是解析了配置文件的形态，并且
ServiceframeworkDispatcher 已经给出了一套接口规范，只要照着实现就行。
模块实现
那对应的模块是如何实现的？本质是将上面的配置文件，通过已经实现的模块，转化为Spark Streaming程序。
以SQLCompositor 的具体实现为例：
class SQLCompositor[T] extends Compositor[T] {
private var _configParams: util.List[util.Map[Any, Any]] = _
val logger = Logger.getLogger(classOf[SQLCompositor[T]].getName)
//策略引擎ServiceFrameStrategy 会调用该方法将配置传入进来
override def initialize(typeFilters: util.List[String], configParams: util.List[util.Map[Any, Any]]): Unit = {
this._configParams = configParams
}
// 获取配置的sql语句
def sql = {
_configParams(0).get("sql").toString
}
def outputTable = {
_configParams(0).get("outputTable").toString
}
//执行的主方法，大体是从上一个模块获取SQLContext(已经注册了对应的table),
//然后根据该模块的配置，设置查询语句，最后得到一个新的dataFrame.
// middleResult里的T其实是DStream,我们会传递到下一个模块，Output模块
//params参数则是方便各个模块共享信息，这里我们将对应处理好的函数传递给下一个模块
override def result(alg: util.List[Processor[T]], ref: util.List[Strategy[T]], middleResult: util.List[T], params: util.Map[Any, Any]): util.List[T] = {
var dataFrame: DataFrame = null
val func = params.get("table").asInstanceOf[(RDD[String]) => SQLContext]
params.put("sql",(rdd:RDD[String])=>{
val sqlContext = func(rdd)
dataFrame = sqlContext.sql(sql)
dataFrame
})
middleResult
}
}
上面的代码就完成了一个SQL模块。那如果我们要完成一个自定义的.map函数呢？可类似下面的实现：
abstract class MapCompositor[T,U] extends Compositor[T]{
private var _configParams: util.List[util.Map[Any, Any]] = _
val logger = Logger.getLogger(classOf[SQLCompositor[T]].getName)
override def initialize(typeFilters: util.List[String], configParams: util.List[util.Map[Any, Any]]): Unit = {
this._configParams = configParams
}
override def result(alg: util.List[Processor[T]], ref: util.List[Strategy[T]], middleResult: util.List[T], params: util.Map[Any, Any]): util.List[T] = {
val dstream = middleResult(0).asInstanceOf[DStream[String]]
val newDstream = dstream.map(f=>parseLog(f))
List(newDstream.asInstanceOf[T])
}
def parseLog(line:String): U
}
class YourCompositor[T,U] extends MapCompositor[T,U]{
override def parseLog(line:String):U={
....your logical
}
}
同理你可以实现filter,repartition等其他函数。
总结
该方式提供了一套更为高层的API抽象,用户只要关注具体实现而无需关注Spark的使用。同时也提供了一套配置化系统，方便构建数据处理流程，并且复用原有的模块，支持使用SQL进行数据处理。
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相关资源：敏捷开发V1.0.pptx
