Question

我正在尝试对从Kafka读取的（假）apache web服务器日志运行有状态的Spark Streaming计算。目标是＆＃34;会话化＆＃34;类似于this blog post

的网络流量

唯一的区别是我想要＆＃34;会话化＆＃34; IP命中的每个页面，而不是整个会话。我能够在批处理模式下使用Spark从虚假网络流量文件中读取此内容，但现在我想在流式上下文中执行此操作。

日志文件从Kafka读取并解析为K/V对(String, (String, Long, Long))或

(IP, (requestPage, time, time))。

然后我就groupByKey()致电K/V pair。在批处理模式下，这将产生：

(String, CollectionBuffer((String, Long, Long), ...)或

(IP, CollectionBuffer((requestPage, time, time), ...)

在StreamingContext中，它产生一个：

(String, ArrayBuffer((String, Long, Long), ...)喜欢这样：

(183.196.254.131,ArrayBuffer((/test.php,1418849762000,1418849762000)))

然而，随着下一个微分类（DStream）的到来，该信息被丢弃。

最终我想要的是ArrayBuffer随着时间的推移填充，因为给定的IP继续交互并对其数据进行一些计算以进行＆＃34;会话化＆＃34;页面时间。

我认为实现这一目标的运营商是＆＃34; updateStateByKey。＆＃34;我在运营商方面遇到了一些麻烦（我是Spark＆amp; Scala的新手）;

感谢任何帮助。

到目前为止：

val grouped = ipTimeStamp.groupByKey().updateStateByKey(updateGroupByKey) 


    def updateGroupByKey(
                          a: Seq[(String, ArrayBuffer[(String, Long, Long)])],
                          b: Option[(String, ArrayBuffer[(String, Long, Long)])]
                          ): Option[(String, ArrayBuffer[(String, Long, Long)])] = {

  }

Answer 1

我认为你正在寻找这样的东西：

 def updateGroupByKey(
                          newValues: Seq[(String, ArrayBuffer[(String, Long, Long)])],
                          currentValue: Option[(String, ArrayBuffer[(String, Long, Long)])]
                          ): Option[(String, ArrayBuffer[(String, Long, Long)])] = {
     //Collect the values
     val buffs: Seq[ArrayBuffer[(String, Long, Long)]] = (for (v <- newValues) yield v._2)
     val buffs2 = if (currentValue.isEmpty) buffs else currentValue.get._2 :: buffs
     //Convert state to buffer
     if (buffs2.isEmpty) None else {
        val key = if (currentValue.isEmpty) newValues(0)._1 else currentValue.get._1
        Some((key, buffs2.foldLeft(new ArrayBuffer[(String, Long, Long)])((v, a) => v++a)))
     }
  }

Answer 2

Gabor的回答让我开始走正确的道路，但这是一个产生预期输出的答案。

首先，对于我想要的输出：

(100.40.49.235,List((/,1418934075000,1418934075000), (/,1418934105000,1418934105000), (/contactus.html,1418934174000,1418934174000)))

我不需要groupByKey()。 updateStateByKey已经将值累积到Seq中，因此添加groupByKey是不必要的（而且很昂贵）。 Spark用户强烈建议不要使用groupByKey。

以下是有效的代码：

def updateValues( newValues: Seq[(String, Long, Long)],
                      currentValue: Option[Seq[ (String, Long, Long)]]
                      ): Option[Seq[(String, Long, Long)]] = {

  Some(currentValue.getOrElse(Seq.empty) ++ newValues)

  }


val grouped = ipTimeStamp.updateStateByKey(updateValues)

这里updateStateByKey传递一个函数（updateValues），它具有随时间累积的值（newValues）以及流中当前值的选项（currentValue）。然后它返回这些组合。getOrElse是必需的，因为currentValue有时可能为空。感谢https://twitter.com/granturing获取正确的代码。

Spark Streaming groupByKey和updateStateByKey实现

2 个答案: