在 Spark 结构化流中，我如何将完整的聚合输出到外部源，如 REST 服务答案

【问题标题】：In Spark structured streaming how do I output complete aggregations to an external source like a REST service在 Spark 结构化流中，我如何将完整的聚合输出到外部源，如 REST 服务
【发布时间】：2018-05-20 18:45:44
【问题描述】：

我正在尝试执行的任务是聚合 DataFrame 中维度（字段）的值计数，执行一些统计信息，如平均值、最大值、最小值等，然后通过制作 API 将聚合输出到外部系统称呼。我正在使用 30 秒的水印，窗口大小为 10 秒。我把这些尺寸缩小了，以便我更容易测试和调试系统。

我发现进行 API 调用的唯一方法是使用ForeachWriter。我的问题是ForeachWriter 在分区级别执行，并且只为每个分区生成一个聚合。到目前为止，除了合并到 1 之外，我还没有找到一种方法来获取汇总的聚合，这是一种减慢我的流式应用程序的方法。

我发现如果我使用基于文件的接收器，例如 HDFS 的 Parquet 写入器，代码会产生真正的聚合。它的表现也非常好。我真正需要的是实现同样的结果，但调用 API 而不是写入文件系统。

有人知道怎么做吗？

我已经在 Spark 2.2.2 和 Spark 2.3 上进行了尝试，并获得了相同的行为。

这是一个简化的代码片段来说明我想要做什么：

val valStream = streamingDF
  .select(
    $"event.name".alias("eventName"),
    expr("event.clientTimestamp / 1000").cast("timestamp").as("eventTime"),
    $"asset.assetClass").alias("assetClass")
  .where($"eventName" === 'MyEvent')
  .withWatermark("eventTime", "30 seconds")
  .groupBy(window($"eventTime", "10 seconds", $"assetClass", $"eventName")
  .agg(count($"eventName").as("eventCount"))
  .select($"window.start".as("windowStart"), $"window.end".as("windowEnd"), $"assetClass".as("metric"), $"eventCount").as[DimAggregateRecord]
  .writeStream
  .option("checkpointLocation", config.checkpointPath)
  .outputMode(config.outputMode)

val session = (if(config.writeStreamType == AbacusStreamWriterFactory.S3) {
    valStream.format(config.outputFormat)
    .option("path", config.outputPath)
  }
  else {
    valStream.foreach(--- this is my DimAggregateRecord ForEachWriter ---)
  }).start()

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark spark-structured-streaming

【解决方案1】：

我回答了我自己的问题。我发现按窗口开始时间重新分区可以解决问题。它对数据进行打乱，以便具有相同组和 windowStart 时间的所有行都在同一个执行程序上。下面的代码为每个组窗口间隔生成一个文件。它的表现也相当不错。我没有确切的数字，但它在比 10 秒的窗口间隔更短的时间内产生聚合。

val valStream = streamingDF
  .select(
    $"event.name".alias("eventName"),
    expr("event.clientTimestamp / 1000").cast("timestamp").as("eventTime"),
    $"asset.assetClass").alias("assetClass")
  .where($"eventName" === 'MyEvent')
  .withWatermark("eventTime", "30 seconds")
  .groupBy(window($"eventTime", "10 seconds", $"assetClass", $"eventName")
  .agg(count($"eventName").as("eventCount"))
  .select($"window.start".as("windowStart"), $"window.end".as("windowEnd"), $"assetClass".as("metric"), $"eventCount").as[DimAggregateRecord]

  .repartition($"windowStart")  // <-------- this line produces the desired result

  .writeStream
  .option("checkpointLocation", config.checkpointPath)
  .outputMode(config.outputMode)

val session = (if(config.writeStreamType == AbacusStreamWriterFactory.S3) {
    valStream.format(config.outputFormat)
    .option("path", config.outputPath)
  }
  else {
    valStream.foreach(--- this is my DimAggregateRecord ForEachWriter ---)
  }).start()

【讨论】：