Kafka + Spark Stream实时WordCount

Word Count简直就是大数据届的hello world。所谓Word Count就是计算一行或者一段文本中英文单词的出现个数（英文单词以空格分隔）。这篇文章示范了如何使用Kafka + Spark Streaming来实现一个实时版本的Word Count。这个范例比较简单，仅仅有助于跑通流程。在实时运算时，一个很重要的问题就是：时间窗。比如说，统计实时的在线人数，当有新用户上线时，在线人数+1，但是过15分钟后，如果该用户的“最后活跃时间”仍是上线时间，那么此时就要去除它。

Word Count这个例子没有时间窗的概念，所以有点过于简单，但对于初次接触的同学，理解实时计算是什么样的还是有一点帮助吧。

# coding=utf-8
# 提交Spark作业
# $SPARK_HOME/bin/spark-submit --packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.3.1 /data/pyjobs/test/kafka-wordcount.py

from __future__ import print_function
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode
from pyspark.sql.functions import split
from pyspark.sql import functions as F

bootstrapServers = "kafka1:9092,kafka2:9092,kafka3:9092"

spark = SparkSession\
    .builder\
    .appName("StructuredKafkaWordCount")\
    .getOrCreate()

# 基于来自kafka的数据流，创建dataframe
lines = spark\
    .readStream\
    .format("kafka")\
    .option("kafka.bootstrap.servers", bootstrapServers)\
    .option("subscribe", "test.wordcount.input")\
    .option("failOnDataLoss", False)\
    .option("group.id", "wordcount-group3")\
    .load()\
    .selectExpr("CAST(value AS STRING)")

# 将单行数据拆分，转成多行数据
words = lines.select(
    explode(split(lines.value, ' ')).alias('word')
)

# 对单词进行分组，并计算总数
wordCounts = words.groupBy('word').count()

# 将两列数据合并成单列数据
wordCounts = wordCounts.select(F.concat(F.col("word"), F.lit("|"), F.col("count").cast("string")).alias("value"))

# 测试时，可以不将结果写入kafka，直接输出到控制台
# query = wordCounts \
#     .writeStream \
#     .outputMode("complete") \
#     .format("console") \
#     .start()

# 将结果输出到 test.wordcount.output
query = wordCounts \
    .writeStream \
    .format('kafka') \
    .outputMode('update') \
    .option("kafka.bootstrap.servers", bootstrapServers) \
    .option('checkpointLocation', '/spark/job-checkpoint') \
    .option("topic", "test.wordcount.output") \
    .start()

query.awaitTermination()

提交Spark作业之前，需要先创建两个Kafka的topic：test.wordcount.input，用于录入数据，由Spark读取，进行运算后，再写入到 test.wordcount.output 中：

# 创建和写入 test.wordcount.input
# bin/kafka-topics.sh --zookeeper zookeeper1:2181/kafka --create --topic test.wordcount.input --replication-factor 2 --partitions 6
# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list kafka1:9092 --topic test.wordcount.input

# 创建和读取 test.wordcount.output
# bin/kafka-topics.sh --zookeeper zookeeper1:2181/kafka --create --topic test.wordcount.output --replication-factor 2 --partitions 6
# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server kafka1:9092 --topic test.wordcount.output

关于kafka的控制台命令，可以参看： Kafka分布式消息系统(通过控制台访问) - Part.4

有一点需要注意的：在执行spark-submit的时候，需要加上--packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.3.1 选项，因为要读取/写入Kafka topic。

Spark Stream实时运算WordCount

上图左边，是Spark作业的提交窗口；右上方是字符的录入窗口，右下方是结果窗口；每当在右上方输入句子时，便会在右下方实时计算出单词的出现数量。

此时如果想进一步处理（例如进行显示），只需要编写一个kafka的客户端，从test.wordcount.output中读取数据就可以了。

至此，就完成了实时Word Count这个范例。以后会再做一个加入“时间窗”的更贴近实际项目的范例吧。

感谢阅读，希望这篇文章能给你带来帮助！