5万字长文！搞定Spark方方面面（六）

spark.sql("select name, class, score, row_number() over(order by score) rank from scores").show()
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|name|class|score|rank|
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|  a8|    3|   45|   1|
|  a9|    3|   55|   2|
|  a4|    2|   74|   3|
|  a2|    1|   78|   4|
| a10|    3|   78|   5|
|  a1|    1|   80|   6|
|  a5|    2|   92|   7|
|  a3|    1|   95|   8|
|  a6|    3|   99|   9|
|  a7|    3|   99|  10|
| a11|    3|  100|  11|
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spark.sql("select name, class, score, row_number() over(partition by class order by score) rank from scores").show()
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|name|class|score|rank|
+----+-----+-----+----+
|  a2|    1|   78|   1|
|  a1|    1|   80|   2|
|  a3|    1|   95|   3|
|  a8|    3|   45|   1|
|  a9|    3|   55|   2|
| a10|    3|   78|   3|
|  a6|    3|   99|   4|
|  a7|    3|   99|   5|
| a11|    3|  100|   6|
|  a4|    2|   74|   1|
|  a5|    2|   92|   2|
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rank() over(order by score) as rank表示按 score升序的方式来排序，并得出排序结果的排名号。
这个函数求出来的排名结果可以并列（并列第一/并列第二），并列排名之后的排名将是并列的排名加上并列数
简单说每个人只有一种排名，然后出现两个并列第一名的情况，这时候排在两个第一名后面的人将是第三名，也就是没有了第二名，但是有两个第一名

spark.sql("select name, class, score, rank() over(order by score) rank from scores").show()    
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|name|class|score|rank|
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|  a8|    3|   45|   1|
|  a9|    3|   55|   2|
|  a4|    2|   74|   3|
| a10|    3|   78|   4|
|  a2|    1|   78|   4|
|  a1|    1|   80|   6|
|  a5|    2|   92|   7|
|  a3|    1|   95|   8|
|  a6|    3|   99|   9|
|  a7|    3|   99|   9|
| a11|    3|  100|  11|
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spark.sql("select name, class, score, rank() over(partition by class order by score) rank from scores").show()
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|name|class|score|rank|
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|  a2|    1|   78|   1|
|  a1|    1|   80|   2|
|  a3|    1|   95|   3|
|  a8|    3|   45|   1|
|  a9|    3|   55|   2|
| a10|    3|   78|   3|
|  a6|    3|   99|   4|
|  a7|    3|   99|   4|
| a11|    3|  100|   6|
|  a4|    2|   74|   1|
|  a5|    2|   92|   2|
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dense_rank() over(order by score) as dense_rank 表示按score 升序的方式来排序，并得出排序结果的排名号。
这个函数并列排名之后的排名是并列排名加１
简单说每个人只有一种排名，然后出现两个并列第一名的情况，这时候排在两个第一名后面的人将是第二名，也就是两个第一名，一个第二名

spark.sql("select name, class, score, dense_rank() over(order by score) rank from scores").show()
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|name|class|score|rank|
+----+-----+-----+----+
|  a8|    3|   45|   1|
|  a9|    3|   55|   2|
|  a4|    2|   74|   3|
|  a2|    1|   78|   4|
| a10|    3|   78|   4|
|  a1|    1|   80|   5|
|  a5|    2|   92|   6|
|  a3|    1|   95|   7|
|  a6|    3|   99|   8|
|  a7|    3|   99|   8|
| a11|    3|  100|   9|
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spark.sql("select name, class, score, dense_rank() over(partition by class order by score) rank from scores").show()
+----+-----+-----+----+                                                         
|name|class|score|rank|
+----+-----+-----+----+
|  a2|    1|   78|   1|
|  a1|    1|   80|   2|
|  a3|    1|   95|   3|
|  a8|    3|   45|   1|
|  a9|    3|   55|   2|
| a10|    3|   78|   3|
|  a6|    3|   99|   4|
|  a7|    3|   99|   4|
| a11|    3|  100|   5|
|  a4|    2|   74|   1|
|  a5|    2|   92|   2|
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ntile(6) over(order by score)as ntile表示按 score 升序的方式来排序，然后 6 等分成 6 个组，并显示所在组的序号。

spark.sql("select name, class, score, ntile(6) over(order by score) rank from scores").show()
+----+-----+-----+----+
|name|class|score|rank|
+----+-----+-----+----+
|  a8|    3|   45|   1|
|  a9|    3|   55|   1|
|  a4|    2|   74|   2|
|  a2|    1|   78|   2|
| a10|    3|   78|   3|
|  a1|    1|   80|   3|
|  a5|    2|   92|   4|
|  a3|    1|   95|   4|
|  a6|    3|   99|   5|
|  a7|    3|   99|   5|
| a11|    3|  100|   6|
+----+-----+-----+----+
spark.sql("select name, class, score, ntile(6) over(partition by class order by score) rank from scores").show()
+----+-----+-----+----+                                                         
|name|class|score|rank|
+----+-----+-----+----+
|  a2|    1|   78|   1|
|  a1|    1|   80|   2|
|  a3|    1|   95|   3|
|  a8|    3|   45|   1|
|  a9|    3|   55|   2|
| a10|    3|   78|   3|
|  a6|    3|   99|   4|
|  a7|    3|   99|   5|
| a11|    3|  100|   6|
|  a4|    2|   74|   1|
|  a5|    2|   92|   2|
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Hive查询流程及原理
执行HQL时，先到MySQL元数据库中查找描述信息，然后解析HQL并根据描述信息生成MR任务
Hive将SQL转成MapReduce执行速度慢
使用SparkSQL整合Hive其实就是让SparkSQL去加载Hive 的元数据库，然后通过SparkSQL执行引擎去操作Hive表内的数据
所以首先需要开启Hive的元数据库服务，让SparkSQL能够加载元数据

1: 修改 hive/conf/hive-site.xml 新增如下配置
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
      <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
      <value>/user/hive/warehouse</value>
    </property>
    <property>
      <name>hive.metastore.local</name>
      <value>false</value>
    </property>
    <property>
      <name>hive.metastore.uris</name>
      <value>thrift://node01:9083</value>
    </property>
 </configuration>
2: 后台启动 Hive MetaStore服务
nohup /export/servers/hive/bin/hive --service metastore 2>&1 >> /var/log.log &

Spark 有一个内置的 MateStore，使用 Derby 嵌入式数据库保存数据，但是这种方式不适合生产环境，因为这种模式同一时间只能有一个 SparkSession 使用，所以生产环境更推荐使用 Hive 的 MetaStore
SparkSQL 整合 Hive 的 MetaStore 主要思路就是要通过配置能够访问它， 并且能够使用 HDFS 保存 WareHouse，所以可以直接拷贝 Hadoop 和 Hive 的配置文件到 Spark 的配置目录
hive-site.xml 元数据仓库的位置等信息
core-site.xml 安全相关的配置
hdfs-site.xml HDFS 相关的配置
使用IDEA本地测试直接把以上配置文件放在resources目录即可

package cn.itcast.sql
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object HiveSupport {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建sparkSession
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("HiveSupport")
      .master("local[*]")
      //.config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://node01:8020/user/hive/warehouse")
      //.config("hive.metastore.uris", "thrift://node01:9083")
      .enableHiveSupport()//开启hive语法的支持
      .getOrCreate()
    spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
    //查看有哪些表
    spark.sql("show tables").show()
    //创建表
    spark.sql("CREATE TABLE person (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by ' '")
    //加载数据,数据为当前SparkDemo项目目录下的person.txt(和src平级)
    spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'SparkDemo/person.txt' INTO TABLE person")
    //查询数据
    spark.sql("select * from person ").show()
    spark.stop()
  }
}

一般的大型集群和平台, 都需要对其进行监控的需求。
要针对各种数据库, 包括 MySQL, HBase 等进行监控
要针对应用进行监控, 例如 Tomcat, Nginx, Node.js 等
要针对硬件的一些指标进行监控, 例如 CPU, 内存, 磁盘 等

Spark Streaming是一个基于Spark Core之上的实时计算框架，
可以从很多数据源消费数据并对数据进行实时的处理，
具有高吞吐量和容错能力强等特点。

1.易用
可以像编写离线批处理一样去编写流式程序，支持java/scala/python语言。
2.容错
SparkStreaming在没有额外代码和配置的情况下可以恢复丢失的工作。
3.易整合到Spark体系
流式处理与批处理和交互式查询相结合。

Spark Streaming中，会有一个接收器组件Receiver，作为一个长期运行的task跑在一个Executor上。Receiver接收外部的数据流形成input DStream
DStream会被按照时间间隔划分成一批一批的RDD，当批处理间隔缩短到秒级时，便可以用于处理实时数据流。时间间隔的大小可以由参数指定，一般设在500毫秒到几秒之间。
对DStream进行操作就是对RDD进行操作，计算处理的结果可以传给外部系统。
Spark Streaming的工作流程像下面的图所示一样，接收到实时数据后，给数据分批次，然后传给Spark Engine（引擎）处理最后生成该批次的结果。

Spark Streaming的基础抽象是DStream(Discretized Stream，离散化数据流，连续不断的数据流)，代表持续性的数据流和经过各种Spark算子操作后的结果数据流

1.DStream本质上就是一系列时间上连续的RDD

2.对DStream的数据的进行操作也是按照RDD为单位来进行的

3.容错性
底层RDD之间存在依赖关系，DStream直接也有依赖关系，RDD具有容错性，那么DStream也具有容错性
如图:每一个椭圆形表示一个RDD
椭圆形中的每个圆形代表一个RDD中的一个Partition分区
每一列的多个RDD表示一个DStream(图中有三列所以有三个DStream)
每一行最后一个RDD则表示每一个Batch Size所产生的中间结果RDD

4.准实时性/近实时性
Spark Streaming将流式计算分解成多个Spark Job，对于每一时间段数据的处理都会经过Spark DAG图分解以及Spark的任务集的调度过程。
对于目前版本的Spark Streaming而言，其最小的Batch Size的选取在0.5~5秒钟之间
所以Spark Streaming能够满足流式准实时计算场景，对实时性要求非常高的如高频实时交易场景则不太适合

简单来说DStream就是对RDD的封装，你对DStream进行操作，就是对RDD进行操作
对于DataFrame/DataSet/DStream来说本质上都可以理解成RDD

Transformations(转换)
Output Operations(输出)/Action

常见Transformation—无状态转换：每个批次的处理不依赖于之前批次的数据

1.UpdateStateByKey(func)
2.Window Operations 窗口操作

Output Operations可以将DStream的数据输出到外部的数据库或文件系统
当某个Output Operations被调用时，spark streaming程序才会开始真正的计算过程(与RDD的Action类似)