当前位置：首页 > news >正文

大数据-100 Spark 集群 Spark Streaming DStream转换黑名单过滤的三种实现方式

news 2025/11/22 22:00:56

喜大普奔！破百了！

点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！

目前已经更新到了：

Hadoop（已更完）
HDFS（已更完）
MapReduce（已更完）
Hive（已更完）
Flume（已更完）
Sqoop（已更完）
Zookeeper（已更完）
HBase（已更完）
Redis （已更完）
Kafka（已更完）
Spark（正在更新！）

章节内容

上节我们完成了如下的内容：

Spark Streaming 基础数据源
文件流、Socket流、RDD队列流
引入依赖、Java编写多种流进行测试

在这里插入图片描述

DStream 转换

DStream上的操作与RDD类似，分为Transformations（转换）和 Output Operations（输出）两种，此外转换操作中还有一些比较特殊的方法，如：

updateStateByKey
transform
window相关操作

在这里插入图片描述

map(func)

对 DStream 中的每个元素应用 func 函数，并返回一个新的 DStream。
例如，将每个记录转换为其长度。
示例：val lengths = lines.map(line => line.length)

flatMap(func)

对 DStream 中的每个元素应用 func 函数，并将结果展平（即将集合的集合展开）。
例如，将每一行文本拆分为单词。
示例：val words = lines.flatMap(line => line.split(" "))

filter(func)

对 DStream 中的每个元素应用 func 函数，并保留返回值为 true 的元素。
例如，过滤掉长度小于 5 的单词。
示例：val filteredWords = words.filter(word => word.length > 5)

reduceByKey(func)

对键值对 DStream 进行聚合操作，对具有相同键的元素应用 func 函数。
例如，计算每个单词的总数。
示例：val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)

groupByKey()

对键值对 DStream 中的每个键进行分组，并将具有相同键的值聚合到一个列表中。
示例：val grouped = pairs.groupByKey()

count()

统计 DStream 中每个 RDD 的元素个数。
示例：val count = words.count()

countByValue()

统计 DStream 中每个 RDD 中每个值的出现次数。
示例：val valueCounts = words.countByValue()

union(otherDStream)

将两个 DStream 合并为一个新的 DStream，包含两个 DStream 中的所有元素。
示例：val mergedStream = stream1.union(stream2)

join(otherDStream)

对两个键值对 DStream 进行连接操作，类似 SQL 中的 JOIN 操作。
示例：val joinedStream = stream1.join(stream2)

备注：

在DStream与RDD上的转换操作非常类似（无状态操作）
DStream有自己特殊的操作（窗口操作、追踪状态变化操作）
在DStream上的转换操作比RDD上的转换操作少

DStream 的转换操作可以分为无状态（stateless）和有状态（stateful）两种：

无状态转换操作，每个批次的处理不依赖与之前批次的数据，常见的RDD转化操作，例如：map、Filter、reduceByKey等
有状态转换操作，需要使用之前批次的数据或者是中间结果来计算当前批次的数据，有状态转换操作包括：基于滑动窗口的转换操作或追踪状态变化的转化操作

无状态转换

无状态转换操作就是把简单的RDD转换操作应用到每个批次上，也就是转换DStream中的每一个RDD。
常见的无状态转换包括：

map
flatMap
repartition
reduceByKey
groupByKey

重要的转换操作：transform，通过对源DStream的每个RDD应用RDD-To-RDD函数，创建一个新的DStream，支持在新的DStream中任何RDD操作。
这是一个功能强大的函数，它可以允许开发者直接操作其内部的RDD，也就是说开发者，可以任意提供一个RDDToRDD的函数，这个函数在数据流每个批次中都被调用，生成一个新的流。

案例1 黑名单过滤

假设：arr1为黑名单数据(自定义)，true表示数据生效，需要被过滤掉；false表示数据
未生效
val arr1 = Array(("spark", true), ("scala", false))
假设：流式数据格式为"time word"，需要根据黑名单中的数据对流式数据执行过滤操
作。如"2 spark"要被过滤掉
1 hadoop
2 spark
3 scala
4 java
5 hive
结果："2 spark" 被过滤

方案1 外连接实现

package icu.wzkimport org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.streaming.dstream.ConstantInputDStream
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}object BlackListFilter1 {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf().setAppName("BlackListFilter1").setMaster("local[*]")val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(10))// 黑名单val blackList = Array(("spark", true), ("scala", true))val blackListRDD = ssc.sparkContext.makeRDD(blackList)// 测试数据val strArray: Array[String] = "spark java scala hadoop kafka hive hbase zookeeper".split("\\s+").zipWithIndex.map {case (word, index) => s"$index $word"}val rdd = ssc.sparkContext.makeRDD(strArray)val clickStream = new ConstantInputDStream(ssc, rdd)// 流式数据的处理val clickStreamFormatted = clickStream.map(value => (value.split(" ")(1), value))clickStreamFormatted.transform(clickRDD => {val joinedBlockListRDD: RDD[(String, (String, Option[Boolean]))] = clickRDD.leftOuterJoin(blackListRDD)joinedBlockListRDD.filter {case (word, (streamingLine, flag)) => {if (flag.getOrElse(false)) {false} else {true}}}.map {case (word, (streamingLine, flag)) => streamingLine}}).print()// 启动ssc.start()ssc.awaitTermination()}
}

方案1 运行结果

-------------------------------------------
Time: 1721618670000 ms
-------------------------------------------
5 hive
6 hbase
1 java
7 zookeeper
3 hadoop
4 kafka... 下一批

对应的结果如下图所示：
在这里插入图片描述

方案2 SQL实现

package icu.wzkimport org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.streaming.dstream.ConstantInputDStream
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}object BlackListFilter2 {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf().setAppName("BlackListFilter2").setMaster("local[*]")val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(10))ssc.sparkContext.setLogLevel("WARN")// 黑名单val blackList = Array(("spark", true), ("scala", true))val blackListRDD = ssc.sparkContext.makeRDD(blackList)// 生成测试 DStreamval strArray: Array[String] = "spark java scala hadoop kafka hive hbase zookeeper".split("\\s+").zipWithIndex.map {case (word, index) => s"$index $word"}val rdd = ssc.sparkContext.makeRDD(strArray)val clickStream = new ConstantInputDStream(ssc, rdd)// 流式数据的处理val clickStreamFormatted = clickStream.map(value => (value.split(" ")(1), value))clickStreamFormatted.transform {clickRDD =>val spark = SparkSession.builder().config(rdd.sparkContext.getConf).getOrCreate()import spark.implicits._val clickDF: DataFrame = clickRDD.toDF("word", "line")val blackDF: DataFrame = blackListRDD.toDF("word", "flag")clickDF.join(blackDF, Seq("word"), "left").filter("flag is null or flag == false").select("line").rdd}.print()ssc.start()ssc.awaitTermination()}
}

方案2 SQL运行结果

-------------------------------------------
Time: 1721619900000 ms
-------------------------------------------
[6 hbase]
[4 kafka]
[7 zookeeper]
[1 java]
[3 hadoop]
[5 hive]

运行结果截图如下图所示：
在这里插入图片描述

方案3 直接过滤

package icu.wzkimport org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.broadcast.Broadcast
import org.apache.spark.streaming.dstream.ConstantInputDStream
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}object BlackListFilter3 {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf().setAppName("BlackListFilter3").setMaster("local[*]")val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(10))ssc.sparkContext.setLogLevel("WARN")// 黑名单val blackList = Array(("spark", true), ("scala", true))val blackListBC: Broadcast[Array[String]] = ssc.sparkContext.broadcast(blackList.filter(_._2).map(_._1))// 生成测试DStreamval strArray: Array[String] = "spark java scala hadoop kafka hive hbase zookeeper".split("\\s+").zipWithIndex.map {case (word, index) => s"$index $word"}val rdd = ssc.sparkContext.makeRDD(strArray)val clickStream = new ConstantInputDStream(ssc, rdd)// 流式数据的处理clickStream.map(value => (value.split(" ")(1), value)).filter {case (word, _) => !blackListBC.value.contains(word)}.map(_._2).print()// 启动ssc.start()ssc.awaitTermination()}
}

方案3 直接过滤运行结果

-------------------------------------------
Time: 1721627600000 ms
-------------------------------------------
1 java
3 hadoop
4 kafka
5 hive
6 hbase
7 zookeeper... 下一批

运行结果如下图所示：
在这里插入图片描述