E-MapReduce Spark + MNS是什么?
Spark + MNS
Spark 接入 MNS
下面这个例子演示了 Spark Streaming 如何消费 MNS 中的数据，统计每个 batch 内的单词个数。
- val conf = new SparkConf().setAppName("Test MNS Streaming")
- val batchInterval = Seconds(10)
- val ssc = new StreamingContext(conf, batchInterval)
- val queuename = "queuename"
- val accessKeyId = "<accessKeyId>"
- val accessKeySecret = "<accessKeySecret>"
- val endpoint = "http://xxx.yyy.zzzz/abc"
- val mnsStream = MnsUtils.createPullingStreamAsRawBytes(ssc, queuename, accessKeyId, accessKeySecret, endpoint,
- StorageLevel.MEMORY_ONLY)
- mnsStream.foreachRDD( rdd => {
- rdd.map(bytes => new String(bytes)).flatMap(line => line.split(" "))
- .map(word => (word, 1))
- .reduceByKey(_ + _).collect().foreach(e => println(s"word: ${e._1}, cnt: ${e._2}"))
- })
- ssc.start()
- ssc.awaitTermination()
支持MetaService
上面的例子中，我们都是显式地将AK传入到接口中。不过从E-MapReduce SDK 1.3.2版本开始，SparkStreaming可以基于MetaService实现免AK处理MNS数据。具体可以参考E-MapReduce SDK中的MnsUtils类说明：
- MnsUtils.createPullingStreamAsBytes(ssc, queueName, endpoint, storageLevel)
- MnsUtils.createPullingStreamAsRawBytes(ssc, queueName, endpoint, storageLevel)
附录
完整示例代码请看:
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在您提供的示例中，展示了如何使用Apache Spark Streaming与阿里云消息服务（MNS）集成，以实现从MNS队列中消费数据并进行处理的功能。下面是对这段代码的解析以及提及的MetaService支持的简要说明：
Spark Streaming接入MNS
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配置Spark环境: 首先，通过
SparkConf设置应用名称和批处理时间间隔（例如，每10秒处理一次数据）。这创建了Spark Streaming上下文的基础配置。 -
创建MNS数据流: 使用自定义方法
MnsUtils.createPullingStreamAsRawBytes来创建一个DStream（离散化流），该DStream直接从指定的MNS队列中拉取原始字节数据。此方法需要提供以下参数：ssc: Spark Streaming上下文。queuename: MNS队列的名称。accessKeyId,accessKeySecret: 访问MNS服务所需的阿里云Access Key ID和Access Key Secret。endpoint: MNS服务的访问地址。storageLevel: RDD的存储级别，这里设置为MEMORY_ONLY，表示数据只存储在内存中。
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处理数据: 对于每个batch interval内接收到的数据，通过一系列转换操作（如map、flatMap、map和reduceByKey）来统计单词出现次数，并打印结果。这是典型的Word Count任务应用于实时数据流。
MetaService支持
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免AK处理: 从E-MapReduce SDK 1.3.2版本开始，引入了对MetaService的支持，允许在特定环境下免去显式传递Access Key ID和Access Key Secret的步骤。MetaService通常用于内部自动管理凭证，简化安全性和权限管理。
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简化接口: 提供了简化版的
MnsUtils.createPullingStreamAsBytes和MnsUtils.createPullingStreamAsRawBytes方法，仅需提供队列名、端点和存储级别即可。在这种模式下，SDK会自动从MetaService获取必要的认证信息。
完整示例代码
虽然您提到“完整示例代码请看: Spark接入 MNS”，但未直接提供链接或代码段。根据描述，假设您希望查看或了解更多关于如何实际实施这一过程的代码细节，建议直接参考阿里云官方文档或E-MapReduce SDK的示例代码库。这些资源通常包含详细的步骤说明和完整的示例代码，帮助开发者快速上手并实现类似功能。
总之，通过上述方法，Spark Streaming能够高效地与MNS集成，实现数据的实时处理和分析，而MetaService的集成进一步优化了安全性与便捷性。
