從storm到spark streaming，再到flink，流式計算得到長足發展， 依託於spark平臺的spark streaming走出了一條自己的路，其借鑑了spark批處理架構，通過批處理方式實現了實時處理框架。為進一步瞭解spark streaming的相關內容，飛馬網於3月20日晚邀請到歷任百度大資料的高階工程師—王富平，線上上直播中，王老師針對spark streaming高階特性以及ndcg計算實踐進行了分享。
以下是本次直播的主要內容：
一.Spark Streaming簡介
1.spark是什麼？
spark就是一個批處理框架，它具有高效能、生態豐富的優勢。
在沒有spark之前，我們是怎麼做大資料分析的呢？其實在沒有spark之前，我們用的是基於Hadoop的MapReduce框架來做資料分析。時至今日，傳統的MapReduce任務並沒有完全退出市場，在一些資料量非常大的場景下，MapReduce表現地還是相當穩定的。
2.spark streaming是什麼？
spark streaming是按時間對資料進行分批處理的框架，.spark平臺帶來的優勢，使得spark streaming開發簡單、廣泛使用。
spark streaming的實現方式是基於spark的批處理理念，因此它可以直接使用spark平臺提供的工具元件。
通過上面這張圖，我們可以把spark streaming的輸入當成一個資料流，通過時間將資料進行分批處理，分批時間根據我們自己的業務情況而定。
3.WordCount的例子：
下面舉一個WordCount的例子，我們可以看到，短短几行程式碼，就實現了一個WordCount。由於spark平臺與Hadoop是直接打通的，我們可以很方便地把資料儲存到HDFS或資料庫裡，只需要運維一套spark平臺，我們就可以既做實時任務，又做離線分析任務，比較方便。
二.Spark Streaming的高階特性
1.Window特性:
基於上面簡單的WordCount例子，我們升級一下，假設我們需要每十秒鐘統計一次單詞在前一分鐘內出現次數，這個需求不是簡單的WordCount能夠實現的，這時候，我們就要使用到spark streaming提供的Window機制。
關於spark streaming的Window特性，有三個引數需要注意：Batch Internal（分批時間間隔）、Window width（視窗長度）、Sliding Internal（視窗滑動間隔）。根據剛才的需求，視窗長度是60s，視窗滑動間隔是10s，分批時間間隔是1s，這裡需要注意，分批時間間隔必須能被視窗長度和視窗滑動間隔整除。
通過講述，或許你感覺Window特性有些複雜，但實際上，建立一個視窗的流是非常簡單的，下面的兩張圖，是關於建立Window資料流和Window相關計算函式的，可以簡單瞭解下。
下面這張圖片是計算30s視窗期內的請求失敗率。我們看一下它的引數，視窗時間設定為30s，滑動間隔是2s。整個程式碼非常簡單，只需要多加一行程式碼，就能實現視窗流，之後這個流就能做一些正常計算。
我們簡單讀一下這個函式，首先建立一個視窗流，之後在任務裡面計算失敗的條數，用它來除以總條數，就得到請求失敗率。
2.Sql特性：
spark streaming的第二個特性就是Sql特性，spark streaming把資料封裝成DataFrame之後，天然就可以使用spark sql特性。
想完整使用寫sql的方式，我們首先要註冊臨時表。我們註冊的臨時表還可以與我們建的多張臨時表做join關聯，比較實用。
使用sql，自定義函式會給我們帶來很多擴充套件性，定義UDF有兩種方式：載入jar包UDF和動態定義UDF。
4.CheckPoint機制：
Spark通過使用CheckPoint儲存處理狀態甚至當前處理資料，一旦任務失敗後，可以利用CheckPoint對資料進行恢復。我們做資料處理，資料可靠性是很重要的，必須保證資料不丟失，Spark的CheckPoint機制就是幫助我們保障資料安全的。
CheckPoint機制主要有兩種：
那麼怎麼去實現CheckPoint機制呢？
有以下三個條件：
我們來對比一下有WAL和無WAL的兩張圖。實際上有WAL，它首先會把資料先存到HDFS，然後對任務邏輯進行備份，再去執行處理，任務失敗時，它會根據CheckPoint的資料，去讀HDFS儲存的資料，進行任務恢復。但實際上，這樣會有缺點，一方面是降低了receivers的效能，另一方面它只能保證At-Least-Once，不能保證exactly-once。
針對WAL的缺點，spark streaming對kafka進行優化，提供了Kafka direct API，效能大大提升。
三.NDCG指標計算
1.NDCG是什麼？
下面兩張圖片，是NDCG計算的具體例子。
2.NDCG在spark streaming實現：
我們如何用spark streaming實現NDCG計算呢？首先我們做了一個資料調研。
開始進行NDCG計算。
3.NDCG效能保障：
我們開發一個資料任務，不是靜態工作，要保障資料的穩定性，根據資料的情況，做一個容量預估，以保證資料的效能。容量預估是一個必不可少的步驟。
我們最常見的容量調節。
在NDCG指標計算過程中，我們還會遇到一些問題，就是NDCG支援四個維度的組合計算，維度組合較多、較複雜。
這時候，多維分析就要藉助於我們的OLAP引擎，目前我們使用的是Druid。
以上三大部分，就是這次線上直播分享的主要內容，在最後，王老師還針對大家提出的問題進行了一一解答，都有些什麼問題呢？我們一起來看一下。
1.每間隔5s讀一批資料，需要遍歷每天資料進行各種計算分析，計算的結果還需要快取作為下一次計算的參考，怎麼實現？
王老師：這是一個實時任務，需要儲存狀態資料的話，有幾種實現方式，第一個是spark streaming有儲存狀態資料的機制，第二種方式是，你可以把狀態資料儲存在一些KV資料庫裡，比如說spark等，也可以通過這種方式自己實現，不管哪條路，關鍵在於怎麼實現。
2.學spark有推薦的上船方式麼？
王老師：大家不要把spark看得那麼神奇，java8裡面提供的stream處理方式相關知識，和寫spark沒有多大區別，原理都是一樣的，你理解了java8怎麼寫、stream處理的各種方法和計算邏輯，那麼你就能理解spark streaming裡的各種計算邏輯，spark streaming唯一高大上的就是它做的分散式。
3. spark streaming 將來最有可能被什麼技術取代？
王老師：每個平臺都有各自的優缺點，目前來看，雖然Flink比較火，但是Storm依然存在，Spark也有自己所適合的場景，Flink也有它本身先進的機制，所以說，各有優勢。
最後，王老師向大家推薦了關於scala最經典的一本書—《programming in scala》，本次針對 spark streaming的直播內容簡明且有針對性，相信你一定收穫頗多。想了解更多更詳細內容的小夥伴們，可以關注服務號：FMI飛馬網，點選選單欄飛馬直播，即可進行學習。