Spark Streaming自定义数据源-实现自定义输入DStream和接收器

参考文档：SparkStreaming编程指南（官方文档）http://spark.apache.org/docs/2.0.0-preview/streaming-programming-guide.html

本文实现代码语言Scala

总体流程分为以下几步：

1. 实现一个自定义的接收器（receiver）

实现自定义接收器（receiver）要注意以下几点

  1.1  相当于Socket套接字的客户端

       自定义的接收器（receiver）其实相当于Socket套接字的客户端编程，用于接收服务端特定IP和端口发送的数据，这里的IP和端口需要根据特定的Socket服务端的IP和端口变化而变化。

 1.2 继承Receiver类, 复写其onStart()和onStop()方法

     具体包：org.apache.spark.streaming.receiver.Receiver

class CustomReceiver(host: String, port: Int,  isTimeOut: Boolean, sec: Int)         extends Receiver[String](StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2) with Logging{

    参数类型: 必须包含host：String和port: Int ,其中host为数据源服务端的IP、port为数据源服务端的端口号，其余参数可选其中isTimeOut为Boolean类型表示是否设置超时，true代表设置超时，false代表不设置，set为Int类型代表超时时间格式为s秒级。

   复写方法：需要复写的方法有两个onStart()和onStop()方法

override def onStart(): Unit = {  // Start the thread that receives data over a connection  new Thread("Socket Receiver") {    override def run() { receive() }  }.start()}override def onStop(){  // There is nothing much to do as the thread calling receive()  // is designed to stop by itself if isStopped() returns false}

代码里面onStart()启动通过连接接收数据方法的线程，其中调用receiver()方法进行连接数据源服务端获取服务端数据并推送给Spark。

onStop不需要实现任何代码块。

1.3 方法receive接收数据并推送给Spark

 onStart()方法启动相关调用receice()方法线程，实现接收数据源服务端发送的数据并且推送数据给Spark，具体方法实现如下代码：

/** Create a socket connection and receive data until receiver is stopped */private def receive() {  val _pattern: String = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS"  val format: SimpleDateFormat = new SimpleDateFormat(_pattern)  val _isTimeOut: Boolean = isTimeOut  val _sec :Int = sec  var socket: Socket = null  var userInput: String = null  try {    // Connect to host:port    socket = new Socket(host, port)    println(format.format(new Date()))    println("建立了链接\n")    if(_isTimeOut) socket.setSoTimeout(_sec * 1000)    // Until stopped or connection broken continue reading    val reader = new BufferedReader(      new InputStreamReader(socket.getInputStream, StandardCharsets.UTF_8))    userInput = reader.readLine()    //while(!isStopped && userInput != null) {    while(!isStopped && userInput != null) {      println(userInput)      store(userInput)      userInput = reader.readLine()    }    reader.close()    socket.close()    // Restart in an attempt to connect again when server is active again    restart("Trying to connect again")  } catch {    case e: java.net.ConnectException =>      // restart if could not connect to server      restart("Error connecting to " + host + ":" + port, e)    case t: Throwable =>      // restart if there is any other error      restart("Error receiving data", t)  }}

核心：其中核心在于调用其父类Receiver的store(userInput)，代表把数据推送到Spark,其中userInput代表接收到自定义数据源服务端的每一行的数据，其余代码跟Socket的客户端编程类似。

2、实现模拟服务端自定义数据源

      已经实现自定义的接收器了但是单纯的接收器只是接收数据属于客户端，必须要有数据源服务端才行，这样客户端才能连接上相应的服务端，才能接收数据源服务端发送的数据。

      这里就模拟数据源服务端开发一个自定义的数据源服务端，通过控制台输入进行数据传送到客户端，相关的代码：

/**  * 自定义Socket服务器，发送消息到CustomReceiver  */class CustomServer(port: Int, isTimeOut: Boolean ,sec: Int) {  val _pattern: String = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSS"  val format: SimpleDateFormat = new SimpleDateFormat(_pattern)  val _isTimeOut = isTimeOut  val _sec: Int = sec  val _port = port  def onStart(): Unit = {    // Start the thread that receives data over a connection    new Thread("Socket Receiver") {      override def run() {        sServer()      }    }.start()  }  def onStop(): Unit = {    // There is nothing much to do as the thread calling receive()    // is designed to stop by itself if isStopped() returns false  }  def sServer(): Unit = {    println("----------Server----------")    println(format.format(new Date()))    var tryingCreateServer = 1    try {      val server = new ServerSocket(_port)      println("监听建立 等你上线\n")      if(_isTimeOut) server.setSoTimeout(_sec)      val socket = server.accept()      println(format.format(new Date()))      println("与客户端建立了链接")      val writer = new OutputStreamWriter(socket.getOutputStream)      println(format.format(new Date()))      val in = new Scanner(System.in)      //这里只是设置\n为数据分隔符，默认是空格      in.useDelimiter("\n")      println("请写入数据")      var flag = in.hasNext      while (flag){        val s = in.next()        /**          * 注意：writer写入s数据，如果不加\n那么客户端接收不到数据          */        writer.write(s + "\n")        Thread.sleep(1000)        if(socket.isClosed){          println("socket is closed !")        }else{          try{            writer.flush()          }catch {            case e: java.net.SocketException =>              println("Error 客户端连接断开了！！！！！！！！！")              flag = false              writer.close()              socket.close()              server.close()              onStart()              return          }        }      }      System.out.println(format.format(new Date()))      System.out.println("写完啦 你收下\n\n\n\n\n")      /**        * 重新尝试建立监听        */      if(tryingCreateServer < 5){        writer.close()        socket.close()        server.close()        onStart()        tryingCreateServer += 1      }    } catch{      case e: SocketTimeoutException =>        System.out.println(format.format(new Date()) + "\n" + _sec + "秒没给我数据 我下啦\n\n\n\n\n");        e.printStackTrace()      case e: SocketException =>        e.printStackTrace()      case e: Exception =>        e.printStackTrace()    }  }}object CustomServer {  def main(args: Array[String]): Unit = {    new CustomServer(8888, false, 0).onStart()  }}

参数：参数和客户端的参数一致

实现原理：模拟数据源服务器端的数据发送，通过控制台输入数据，按\n区分每行数据发送到客户端。 如果想自己实现其他的自定义数据源的方式可以替换其中Scanner的数据获取方式即可。

服务端部署：此服务端可以通过sh的方式在linux运行其main方法调用onStart（）方法启动其Socket服务，main方法为入口方法。

3、Spark Streaming调用相关的接收器

         在StreamingContext创建DStream时候调用receiverStream传递其自定义的接收器类的实例。

val receiverInputDStream = ssc.receiverStream(new CustomReceiver("hadoop01", 8888, false, 0))

其中ssc是StreamingContext的实例。

       其中自订阅接收器类实例的第一个参数“hadoop01”代表自定义数据源服务端的ip或者主机名，第二个参数代表8888代表数据源服务端的端口号，第三个参数false代表不启动超时设置，第四个参数0代表超时时间。

  

备注：在启动SparkStreming分析程序前必须先启动数据源服务端，可以通过服务端的控制台输入相关数据进行整个流程测试。