Spark Streaming常用接口 Spark Streaming中常见的类有： StreamingContext：是Spark Streaming功能的主入口，负责提供创建DStreams的方法，入参中需要设置批次的时间间隔。 dstream.DStream：是一种代表RDDs连续序列的数据类型，代表连续数据流。 dstream.PariDStreamFunctions：键值对的DStream，常见的操作如groupByKey和reduceByKey。 对应的Spark Streaming的JAVA API是JavaStreamingContext，JavaDStream和JavaPairDStream。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。 表4 Spark Streaming方法介绍 方法 说明 socketTextStream(hostname: String, port: Int, storageLevel: StorageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2): ReceiverInputDStream[String] 从TCP源主机：端口创建一个输入流。 start():Unit 启动Spark Streaming计算。 awaitTermination(timeout: long):Unit 当前进程等待终止，如Ctrl+C等。 stop(stopSparkContext: Boolean, stopGracefully: Boolean): Unit 终止Spark Streaming计算。 transform[T](dstreams: Seq[DStream[_]], transformFunc: (Seq[RDD[_]], Time) ? RDD[T])(implicit arg0: ClassTag[T]): DStream[T] 对每一个RDD应用function操作得到一个新的DStream。 UpdateStateByKey(func) 更新DStream的状态。使用此方法，需要定义状态和状态更新函数。 window(windowLength, slideInterval) 根据源DStream的窗口批次计算得到一个新的DStream。 countByWindow(windowLength, slideInterval) 返回流中滑动窗口元素的个数。 reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval) 当调用在DStream的KV对上，返回一个新的DStream的KV对，其中每个Key的Value根据滑动窗口中批次的reduce函数聚合得到。 join(otherStream, [numTasks]) 实现不同的Spark Streaming之间做合并操作。 DStreamKafkaWriter.writeToKafka() 支持将DStream中的数据批量写入到Kafka。 DStreamKafkaWriter.writeToKafkaBySingle() 支持将DStream中的数据逐条写入到Kafka。 表5 Spark Streaming增强特性接口 方法 说明 DStreamKafkaWriter.writeToKafka() 支持将DStream中的数据批量写入到Kafka。 DStreamKafkaWriter.writeToKafkaBySingle() 支持将DStream中的数据逐条写入到Kafka。

SparkSQL常用接口 Spark SQL中常用的类有： SQLContext：是Spark SQL功能和DataFrame的主入口。 DataFrame：是一个以命名列方式组织的分布式数据集。 HiveContext：获取存储在Hive中数据的主入口。 表6 常用的Actions方法 方法 说明 collect(): Array[Row] 返回一个数组，包含DataFrame的所有列。 count(): Long 返回DataFrame中的行数。 describe(cols: String*): DataFrame 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first(): Row 返回第一行。 Head(n:Int): Row 返回前n行。 show(numRows: Int, truncate: Boolean): Unit 用表格形式显示DataFrame。 take(n:Int): Array[Row] 返回DataFrame中的前n行。 表7 基本的DataFrame Functions 方法 说明 explain(): Unit 打印出SQL语句的逻辑计划和物理计划。 printSchema(): Unit 打印schema信息到控制台。 registerTempTable(tableName: String): Unit 将DataFrame注册为一张临时表，其周期和SQLContext绑定在一起。 toDF(colNames: String*): DataFrame 返回一个列重命名的DataFrame。

SparkSQL常用接口 Spark SQL中常用的类有： SQLContext：是Spark SQL功能和DataFrame的主入口。 DataFrame：是一个以命名列方式组织的分布式数据集。 HiveContext：获取存储在Hive中数据的主入口。 表6 常用的Actions方法 方法 说明 collect(): Array[Row] 返回一个数组，包含DataFrame的所有列。 count(): Long 返回DataFrame中的行数。 describe(cols: String*): DataFrame 计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 first(): Row 返回第一行。 Head(n:Int): Row 返回前n行。 show(numRows: Int, truncate: Boolean): Unit 用表格形式显示DataFrame。 take(n:Int): Array[Row] 返回DataFrame中的前n行。 表7 基本的DataFrame Functions 方法 说明 explain(): Unit 打印出SQL语句的逻辑计划和物理计划。 printSchema(): Unit 打印schema信息到控制台。 registerTempTable(tableName: String): Unit 将DataFrame注册为一张临时表，其周期和SQLContext绑定在一起。 toDF(colNames: String*): DataFrame 返回一个列重命名的DataFrame。

Spark Streaming常用接口 Spark Streaming中常见的类有： StreamingContext：是Spark Streaming功能的主入口，负责提供创建DStreams的方法，入参中需要设置批次的时间间隔。 dstream.DStream：是一种代表RDDs连续序列的数据类型，代表连续数据流。 dstream.PariDStreamFunctions：键值对的DStream，常见的操作如groupByKey和reduceByKey。 对应的Spark Streaming的JAVA API是JavaStreamingContext，JavaDStream和JavaPairDStream。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。 表4 Spark Streaming方法介绍 方法 说明 socketTextStream(hostname: String, port: Int, storageLevel: StorageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2): ReceiverInputDStream[String] 从TCP源主机：端口创建一个输入流。 start():Unit 启动Spark Streaming计算。 awaitTermination(timeout: long):Unit 当前进程等待终止，如Ctrl+C等。 stop(stopSparkContext: Boolean, stopGracefully: Boolean): Unit 终止Spark Streaming计算。 transform[T](dstreams: Seq[DStream[_]], transformFunc: (Seq[RDD[_]], Time) ? RDD[T])(implicit arg0: ClassTag[T]): DStream[T] 对每一个RDD应用function操作得到一个新的DStream。 UpdateStateByKey(func) 更新DStream的状态。使用此方法，需要定义状态和状态更新函数。 window(windowLength, slideInterval) 根据源DStream的窗口批次计算得到一个新的DStream。 countByWindow(windowLength, slideInterval) 返回流中滑动窗口元素的个数。 reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval) 当调用在DStream的KV对上，返回一个新的DStream的KV对，其中每个Key的Value根据滑动窗口中批次的reduce函数聚合得到。 join(otherStream, [numTasks]) 实现不同的Spark Streaming之间做合并操作。 DStreamKafkaWriter.writeToKafka() 支持将DStream中的数据批量写入到Kafka。 DStreamKafkaWriter.writeToKafkaBySingle() 支持将DStream中的数据逐条写入到Kafka。 表5 Spark Streaming增强特性接口 方法 说明 DStreamKafkaWriter.writeToKafka() 支持将DStream中的数据批量写入到Kafka。 DStreamKafkaWriter.writeToKafkaBySingle() 支持将DStream中的数据逐条写入到Kafka。

增强特性 对比开源社区，华为还提供了两个增强特性，JD BCS erverHA方案和设置JDB CS erver连接的超时时间。 JDBCServerHA方案，多个JDBCServer主节点同时提供服务，当其中一个节点发生故障时，新的客户端连接会分配到其他主节点上，从而保障无间断为集群提供服务。Beeline和JDBC客户端代码两种连接方式的操作相同。 设置客户端与JDBCServer连接的超时时间。 Beeline 在网络拥塞的情况下，这个特性可以避免Beeline由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 启动Beeline时，在后面追加“--socketTimeOut=n”，其中“n”表示等待服务返回的超时时长，单位为秒，默认为“0”（表示永不超时）。建议根据业务场景，设置为业务所能容忍的最大等待时长。 JDBC客户端代码 在网络拥塞的情况下，这个特性可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而挂起。使用方式如下： 在执行“DriverManager.getConnection”方法获取JDBC连接前，添加“DriverManager.setLoginTimeout(n)”方法来设置超时时长，其中n表示等待服务返回的超时时长，单位为秒，类型为Int，默认为“0”（表示永不超时）。建议根据业务场景，设置为业务所能容忍的最大等待时长。

简介 JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现，它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句，从而比Hive拥有更高的性能。 JDBCServer是一个JDBC接口，用户可以通过JDBC连接JDBCServer来访问SparkSQL的数据。JDBCServer在启动的时候，会启动一个sparkSQL的应用程序，而通过JDBC连接进来的客户端共同分享这个sparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置JDBCServer的时候，至少要配置JDBCServer的主机名和端口，如果要使用hive数据的话，还要提供hive metastore的uris。 JDBCServer默认在安装节点上的22550端口起一个JDBC服务（通过参数hive.server2.thrift.port配置），可以通过Beeline或者JDBC客户端代码来连接它，从而执行SQL命令。 如果您需要了解JDBCServer的其他信息，请参见Spark官网：http://spark.apache.org/docs/3.1.1/sql-programming-guide.html#distributed-sql-engine。

REST接口 通过以下命令可跳过REST接口过滤器获取相应的应用信息。 普通模式下，JobHistory仅支持http协议，故在如下命令的url中请使用http协议。 获取JobHistory中所有应用信息： 命令： curl http://192.168.227.16:4040/api/v1/applications?mode=monitoring --insecure 其中192.168.227.16为JobHistory节点的业务IP，4040为JobHistory的端口号。 结果： [ { "id" : "application_1517290848707_0008", "name" : "Spark Pi", "attempts" : [ { "startTime" : "2018-01-30T15:05:37.433CST", "endTime" : "2018-01-30T15:06:04.625CST", "lastUpdated" : "2018-01-30T15:06:04.848CST", "duration" : 27192, "sparkUser" : "sparkuser", "completed" : true, "startTimeEpoch" : 1517295937433, "endTimeEpoch" : 1517295964625, "lastUpdatedEpoch" : 1517295964848 } ] }, { " id" : "application_1517290848707_0145", "name" : "Spark shell", "attempts" : [ { "startTime" : "2018-01-31T15:20:31.286CST", "endTime" : "1970-01-01T07:59:59.999CST", "lastUpdated" : "2018-01-31T15:20:47.086CST", "duration" : 0, "sparkUser" : "admintest", "completed" : false, "startTimeEpoch" : 1517383231286, "endTimeEpoch" : -1, "lastUpdatedEpoch" : 1517383247086 } ] }] 结果分析： 通过这个命令，可以查询当前集群中所有的Spark应用（包括正在运行的应用和已经完成的应用），每个应用的信息如下表1。 表1 应用常用信息 参数 描述 id 应用的ID name 应用的Name attempts 应用的尝试，包含了开始时间、结束时间、执行用户、是否完成等信息 获取JobHistory中某个应用的信息： 命令： curl http://192.168.227.16:4040/api/v1/applications/application_1517290848707_0008?mode=monitoring --insecure 其中192.168.227.16为JobHistory节点的业务IP，4040为JobHistory的端口号，application_1517290848707_0008为应用的id。 结果： { "id" : "application_1517290848707_0008", "name" : "Spark Pi", "attempts" : [ { "startTime" : "2018-01-30T15:05:37.433CST", "endTime" : "2018-01-30T15:06:04.625CST", "lastUpdated" : "2018-01-30T15:06:04.848CST", "duration" : 27192, "sparkUser" : "sparkuser", "completed" : true, "startTimeEpoch" : 1517295937433, "endTimeEpoch" : 1517295964625, "lastUpdatedEpoch" : 1517295964848 } ] } 结果分析： 通过这个命令，可以查询某个Spark应用的信息，显示的信息如表1所示。 获取正在执行的某个应用的Executor信息： 针对alive executor命令： curl http://192.168.169.84:8088/proxy/application_1478570725074_0046/api/v1/applications/application_1478570725074_0046/executors?mode=monitoring --insecure 针对全部executor（alive&dead）命令： curl http://192.168.169.84:8088/proxy/application_1478570725074_0046/api/v1/applications/application_1478570725074_0046/allexecutors?mode=monitoring --insecure 其中192.168.195.232为ResourceManager主节点的业务IP，8088为ResourceManager的端口号，application_1478570725074_0046为在YARN中的应用ID。 结果： [{ "id" : "driver", "hostPort" : "192.168.169.84:23886", "isActive" : true, "rddBlocks" : 0, "memoryUsed" : 0, "diskUsed" : 0, "activeTasks" : 0, "failedTasks" : 0, "completedTasks" : 0, "totalTasks" : 0, "totalDuration" : 0, "totalInputBytes" : 0, "totalShuffleRead" : 0, "totalShuffleWrite" : 0, "maxMemory" : 278019440, "executorLogs" : { } }, { "id" : "1", "hostPort" : "192.168.169.84:23902", "isActive" : true, "rddBlocks" : 0, "memoryUsed" : 0, "diskUsed" : 0, "totalCores" : 1, "maxTasks" : 1, "activeTasks" : 0, "failedTasks" : 0, "completedTasks" : 0, "totalTasks" : 0, "totalDuration" : 0, "totalGCTime" : 139, "totalInputBytes" : 0, "totalShuffleRead" : 0, "totalShuffleWrite" : 0, "maxMemory" : 555755765, "executorLogs" : { "stdout" : "https://XTJ-224:8044/node/containerlogs/container_1478570725074_0049_01_000002/admin/stdout?start=-4096", "stderr" : "https://XTJ-224:8044/node/containerlogs/container_1478570725074_0049_01_000002/admin/stderr?start=-4096" } } ] 结果分析： 通过这个命令，可以查询当前应用的所有Executor信息（包括Driver），每个Executor的信息包含如下表2所示的常用信息。 表2 Executor常用信息 参数 描述 id Executor的ID hostPort Executor所在节点的ip：端口 executorLogs Executor的日志查看路径

功能简介 Spark的REST API以JSON格式展现Web UI的一些指标，提供用户一种更简单的方法去创建新的展示和监控的工具，并且支持查询正在运行的app和已经结束的app的相关信息。开源的Spark REST接口支持对Jobs、Stages、Storage、Environment和Executors的信息进行查询， FusionInsight 版本中添加了查询SQL、JDBC Server和Streaming的信息的REST接口。开源REST接口完整和详细的描述请参考官网上的文档以了解其使用方法：https://spark.apache.org/docs/3.1.1/monitoring.html#rest-api。

REST API增强 SQL相关的命令：获取所有SQL语句和执行时间最长的SQL语句 SparkUI命令： curl http://192.168.195.232:8088/proxy/application_1476947670799_0053/api/v1/applications/application_1476947670799_0053/SQL?mode=monitoring --insecure 其中192.168.195.232为ResourceManager主节点的业务IP，8088为ResourceManager的端口号，application_1476947670799_0053为在YARN中的应用ID。 JobHistory命令： curl http://192.168.227.16:4040/api/v1/applications/application_1478570725074_0004/SQL?mode=monitoring --insecure 其中192.168.227.16为JobHistory节点的业务IP，4040为JobHistory的端口号，application_1478570725074_0004为应用ID。 结果： SparkUI命令和JobHistory命令的查询结果均为： { "longestDurationOfCompletedSQL" : [ { "id" : 0, "status" : "COMPLETED", "description" : "getCallSite at SQLExecution.scala:48", "submissionTime" : "2016/11/08 15:39:00", "duration" : "2 s", "runningJobs" : [ ], "successedJobs" : [ 0 ], "failedJobs" : [ ] } ], "sqls" : [ { "id" : 0, "status" : "COMPLETED", "description" : "getCallSite at SQLExecution.scala:48", "submissionTime" : "2016/11/08 15:39:00", "duration" : "2 s", "runningJobs" : [ ], "successedJobs" : [ 0 ], "failedJobs" : [ ] }] } 结果分析： 通过这个命令，可以查询当前应用的所有SQL语句的信息（即结果中“sqls”的部分），执行时间最长的SQL语句的信息（即结果中“longestDurationOfCompletedSQL”的部分）。每个SQL语句的信息如下表3。 表3 SQL的常用信息 参数 描述 id SQL语句的ID status SQL语句的执行状态，有RUNNING、COMPLETED、FAILED三种 runningJobs SQL语句产生的job中，正在执行的job列表 successedJobs SQL语句产生的job中，执行成功的job列表 failedJobs SQL语句产生的job中，执行失败的job列表 JDBC Server相关的命令：获取连接数，正在执行的SQL数，所有session信息，所有SQL的信息 命令： curl http://192.168.195.232:8088/proxy/application_1476947670799_0053/api/v1/applications/application_1476947670799_0053/sqlserver?mode=monitoring --insecure 其中192.168.195.232为ResourceManager主节点的业务IP，8088为ResourceManager的端口号，application_1476947670799_0053为在YARN中的应用ID。 结果： { "sessionNum" : 1, "runningSqlNum" : 0, "sessions" : [ { "user" : "spark", "ip" : "192.168.169.84", "sessionId" : "9dfec575-48b4-4187-876a-71711d3d7a97", "startTime" : "2016/10/29 15:21:10", "finishTime" : "", "duration" : "1 minute 50 seconds", "totalExecute" : 1 } ], "sqls" : [ { "user" : "spark", "jobId" : [ ], "groupId" : "e49ff81a-230f-4892-a209-a48abea2d969", "startTime" : "2016/10/29 15:21:13", "finishTime" : "2016/10/29 15:21:14", "duration" : "555 ms", "statement" : "show tables", "state" : "FINISHED", "detail" : "== Parsed Logical Plan ==\nShowTablesCommand None\n\n== Analyzed Logical Plan ==\ntableName: string, isTemporary: boolean\nShowTablesCommand None\n\n== Cached Logical Plan ==\nShowTablesCommand None\n\n== Optimized Logical Plan ==\nShowTablesCommand None\n\n== Physical Plan ==\nExecutedCommand ShowTablesCommand None\n\nCode Generation: true" } ] } 结果分析： 通过这个命令，可以查询当前JDBC应用的session连接数，正在执行的SQL数，所有的session和SQL信息。每个session的信息如下表4，每个SQL的信息如下表5。 表4 session常用信息 参数 描述 user 该session连接的用户 ip session所在的节点IP sessionId session的ID startTime session开始连接的时间 finishTime session结束连接的时间 duration session连接时长 totalExecute 在该session上执行的SQL数 表5 sql常用信息 参数 描述 user SQL执行的用户 jobId SQL语句包含的job id列表 groupId SQL所在的group id startTime SQL开始时间 finishTime SQL结束时间 duration SQL执行时长 statement 对应的语句 detail 对应的逻辑计划，物理计划 Streaming相关的命令：获取平均输入频率，平均调度时延，平均执行时长，总时延平均值 命令： curl http://192.168.195.232:8088/proxy/application_1477722033672_0008/api/v1/applications/application_1477722033672_0008/streaming/statistics?mode=monitoring --insecure 其中192.168.195.232为ResourceManager主节点的业务IP，8088为ResourceManager的端口号，application_1477722033672_0008为在YARN中的应用ID。 结果： { "startTime" : "2018-12-25T08:58:10.836GMT", "batchDuration" : 1000, "numReceivers" : 1, "numActiveReceivers" : 1, "numInactiveReceivers" : 0, "numTotalCompletedBatches" : 373, "numRetainedCompletedBatches" : 373, "numActiveBatches" : 0, "numProcessedRecords" : 1, "numReceivedRecords" : 1, "avgInputRate" : 0.002680965147453083, "avgSchedulingDelay" : 14, "avgProcessingTime" : 47, "avgTotalDelay" : 62 } 结果分析： 通过这个命令，可以查询当前Streaming应用的平均输入频率（events/sec），平均调度时延（ms），平均执行时长（ms），总时延平均值（ms）。