如何使用SparkStreamingSQL基于时间窗口进行数据统计

这篇文章主要介绍“如何使用Spark Streaming SQL基于时间窗口进行数据统计”，在日常操作中，相信很多人在如何使用Spark Streaming SQL基于时间窗口进行数据统计问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”如何使用Spark Streaming SQL基于时间窗口进行数据统计”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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1.背景介绍

流式计算一个很常见的场景是基于事件时间进行处理，常用于检测、监控、根据时间进行统计等系统中。比如埋点日志中每条日志记录了埋点处操作的时间，或者业务系统中记录了用户操作时间，用于统计各种操作处理的频率等，或者根据规则匹配，进行异常行为检测或监控系统告警。这样的时间数据都会包含在事件数据中，需要提取时间字段并根据一定的时间范围进行统计或者规则匹配等。
使用Spark Streaming SQL可以很方便的对事件数据中的时间字段进行处理，同时Spark Streaming SQL提供的时间窗口函数可以将事件时间按照一定的时间区间对数据进行统计操作。
本文通过讲解一个统计用户在过去5秒钟内点击网页次数的案例，介绍如何使用Spark Streaming SQL对事件时间进行操作。

2.时间窗语法说明

Spark Streaming SQL支持两类窗口操作：滚动窗口（TUMBLING）和滑动窗口（HOPPING）。

2.1滚动窗口

滚动窗口（TUMBLING）根据每条数据的时间字段将数据分配到一个指定大小的窗口中进行操作，窗口以窗口大小为步长进行滑动，窗口之间不会出现重叠。例如：如果指定了一个5分钟大小的滚动窗口，数据会根据时间划分到 [0:00 - 0:05)、 [0:05, 0:10)、[0:10, 0:15)等窗口。

• 语法

GROUP BY TUMBLING ( colName, windowDuration )

• 示例

对inventory表的inv_data_time时间列进行窗口操作，统计inv_quantity_on_hand的均值；窗口大小为1分钟。

SELECT avg(inv_quantity_on_hand) qohFROM inventoryGROUP BY TUMBLING (inv_data_time, interval 1 minute)

2.2滑动窗口

滑动窗口（HOPPING），也被称作Sliding Window。不同于滚动窗口，滑动窗口可以设置窗口滑动的步长，所以窗口可以重叠。滑动窗口有两个参数：windowDuration和slideDuration。slideDuration为每次滑动的步长，windowDuration为窗口的大小。当slideDuration < windowDuration时窗口会重叠，每个元素会被分配到多个窗口中。
所以，滚动窗口其实是滑动窗口的一种特殊情况，即slideDuration = windowDuration则等同于滚动窗口。

• 语法

GROUP BY HOPPING ( colName, windowDuration, slideDuration )

• 示例

对inventory表的inv_data_time时间列进行窗口操作，统计inv_quantity_on_hand的均值；窗口为1分钟，滑动步长为30秒。

SELECT avg(inv_quantity_on_hand) qohFROM inventoryGROUP BY HOPPING (inv_data_time, interval 1 minute, interval 30 second)

3.系统架构

业务日志收集到Aliyun SLS后，Spark对接SLS，通过Streaming SQL对数据进行处理并将统计后的结果写入HDFS中。后续的操作流程主要集中在Spark Streaming SQL接收SLS数据并写入HDFS的部分，有关日志的采集请参考日志服务。

4.操作流程

4.1环境准备

• 创建E-MapReduce 3.21.0以上版本的Hadoop集群。

• 下载并编译E-MapReduce-SDK包

git clone git@github.com:aliyun/aliyun-emapreduce-sdk.gitcd aliyun-emapreduce-sdkgit checkout -b master-2.x origin/master-2.xmvn clean package -DskipTests

编译完后, assembly/target目录下会生成emr-datasources_shaded_${version}.jar，其中${version}为sdk的版本。

4.2创建表

命令行启动spark-sql客户端

spark-sql --master yarn-client --num-executors 2 --executor-memory 2g --executor-cores 2 --jars emr-datasources_shaded_2.11-${version}.jar --driver-class-path emr-datasources_shaded_2.11-${version}.jar

创建SLS和HDFS表

spark-sql> CREATE DATABASE IF NOT EXISTS default;spark-sql> USE default;
-- 数据源表spark-sql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS sls_user_logUSING loghubOPTIONS (sls.project = "${logProjectName}",sls.store = "${logStoreName}",access.key.id = "${accessKeyId}",access.key.secret = "${accessKeySecret}",endpoint = "${endpoint}");
--结果表spark-sql> CREATE TABLE hdfs_user_click_countUSING org.apache.spark.sql.jsonOPTIONS (path '${hdfsPath}');

其中，内建函数delay()用来设置Streaming SQL中的watermark，后续会有专门的文章介绍Streaming SQL watermark的相关内容。

4.4查看结果

可以看到，产生的结果会自动生成一个window列，包含窗口的起止时间信息。

到此，关于“如何使用Spark Streaming SQL基于时间窗口进行数据统计”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！