第97讲:使用Spark Streaming+Spark SQL来在线动态计算电商中不同类别中最热门的商品排名，

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package com.dt.streaming

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
* 97讲:使用Spark Streaming+Spark SQL来在线动态计算电商中不同类别中最热门的商品排名，例如手机这个类别下面最热门的三种手机、电视这个类别
* 下最热门的三种电视，该实例在实际生产环境下具有非常重大的意义；
*   实现技术：Spark Streaming+Spark SQL，之所以Spark Streaming能够使用ML、sql、graphx等功能是因为有foreachRDD和Transform
* 等接口，这些接口中其实是基于RDD进行操作，所以以RDD为基石，就可以直接使用Spark其它所有的功能，就像直接调用API一样简单。
*  假设说这里的数据的格式：user item category，例如Rocky Samsung Android
*/
object OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB {
def main(args: Array[String]){
/**
* 第1步：创建Spark的配置对象SparkConf，设置Spark程序的运行时的配置信息，
* 例如说通过setMaster来设置程序要链接的Spark集群的Master的URL,如果设置
* 为local，则代表Spark程序在本地运行，特别适合于机器配置条件非常差（例如
* 只有1G的内存）的初学者       *
*/
val conf = new SparkConf() //创建SparkConf对象
conf.setAppName("OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB") //设置应用程序的名称，在程序运行的监控界面可以看到名称
//    conf.setMaster("spark://Master:7077") //此时，程序在Spark集群
conf.setMaster("local[6]")
//设置batchDuration时间间隔来控制Job生成的频率并且创建Spark Streaming执行的入口
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))

ssc.checkpoint("/root/Documents/SparkApps/checkpoint")

val userClickLogsDStream = ssc.socketTextStream("Master", 9999)

val formattedUserClickLogsDStream = userClickLogsDStream.map(clickLog =>
(clickLog.split(" ")(2) + "_" + clickLog.split(" ")(1), 1))
// 任意一种商品在过去60秒钟被点击了多少次，由于key是类型category和item的组合体，所以接下来可把商品分成不同的类别，然后计算出每种商品和最热门的商品
//    val categoryUserClickLogsDStream = formattedUserClickLogsDStream.reduceByKeyAndWindow((v1:Int, v2: Int) => v1 + v2,
//      (v1:Int, v2: Int) => v1 - v2, Seconds(60), Seconds(20))
//这里用_+_ , _-_,这种占位符的方式，简化上面的写法。这里得到的是tuple，过去60秒内每种商品被点击的次数
val categoryUserClickLogsDStream = formattedUserClickLogsDStream.reduceByKeyAndWindow(_+_,
_-_, Seconds(60), Seconds(20))
// 在上面的基础之上用foreachRDD结合spark sql进行处理
categoryUserClickLogsDStream.foreachRDD { rdd => {
if (rdd.isEmpty()) {
println("No data inputted!!!")//rdd为空直接不要干后面的所有事情
} else {
val categoryItemRow = rdd.map(reducedItem => {
val category = reducedItem._1.split("_")(0)
val item = reducedItem._1.split("_")(1)
val click_count = reducedItem._2
//返回Row
Row(category, item, click_count)
})
//构建DataFrame用下面代码
val structType = StructType(Array(
StructField("category", StringType, true),
StructField("item", StringType, true),
StructField("click_count", IntegerType, true)
))

val hiveContext = new HiveContext(rdd.context)
//真正创建DataFrame
val categoryItemDF = hiveContext.createDataFrame(categoryItemRow, structType)
//注册一个表，用sql去操作
categoryItemDF.registerTempTable("categoryItemTable")
//拿到的结果是DataFrame
val reseltDataFram = hiveContext.sql("SELECT category,item,click_count FROM (SELECT category,item,click_count,row_number()" +
" OVER (PARTITION BY category ORDER BY click_count DESC) rank FROM categoryItemTable) subquery " +
" WHERE rank <= 3")
reseltDataFram.show()
//把DF变成RDD
val resultRowRDD = reseltDataFram.rdd

resultRowRDD.foreachPartition { partitionOfRecords => {
//这里必须做非空判断，否则为null的时候，会报错，而且rdd不为null，partition可能为null，因为不能确保60秒中的每5秒都有数据
if (partitionOfRecords.isEmpty){
println("This RDD is not null but partition is null")
} else {
// ConnectionPool is a static, lazily initialized pool of connections
val connection = ConnectionPool.getConnection()
partitionOfRecords.foreach(record => {
//把结果插入数据库中
val sql = "insert into categorytop3(category,item,client_count) values('" + record.getAs("category") + "','" +
record.getAs("item") + "'," + record.getAs("click_count") + ")"
val stmt = connection.createStatement();
stmt.executeUpdate(sql);

})
ConnectionPool.returnConnection(connection) // return to the pool for future reuse

}
}
}
}

}
}

/**
* 在StreamingContext调用start方法的内部其实是会启动JobScheduler的Start方法，进行消息循环，在JobScheduler
* 的start内部会构造JobGenerator和ReceiverTacker，并且调用JobGenerator和ReceiverTacker的start方法：
*   1，JobGenerator启动后会不断的根据batchDuration生成一个个的Job
*   2，ReceiverTracker启动后首先在Spark Cluster中启动Receiver（其实是在Executor中先启动ReceiverSupervisor），在Receiver收到
*   数据后会通过ReceiverSupervisor存储到Executor并且把数据的Metadata信息发送给Driver中的ReceiverTracker，在ReceiverTracker
*   内部会通过ReceivedBlockTracker来管理接受到的元数据信息
* 每个BatchInterval会产生一个具体的Job，其实这里的Job不是Spark Core中所指的Job，它只是基于DStreamGraph而生成的RDD
* 的DAG而已，从Java角度讲，相当于Runnable接口实例，此时要想运行Job需要提交给JobScheduler，在JobScheduler中通过线程池的方式找到一个
* 单独的线程来提交Job到集群运行（其实是在线程中基于RDD的Action触发真正的作业的运行），为什么使用线程池呢？
*   1，作业不断生成，所以为了提升效率，我们需要线程池；这和在Executor中通过线程池执行Task有异曲同工之妙；
*   2，有可能设置了Job的FAIR公平调度的方式，这个时候也需要多线程的支持；
*
*/
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

}
}

打成jar包，打开nc端口，启动程序，创建数据库中的表格。在nc端口端输入数据，在数据库表中即可查看排名结果