Structured Streaming与Spark Streaming对比
在大数据处理领域，实时流处理是一个重要的研究方向。Apache Spark提供了两种流处理框架：Spark Streaming 和 Structured Streaming。本文将从多个角度对比这两种框架，帮助初学者理解它们的核心概念、适用场景以及实际应用。
1. 介绍
什么是流处理？
流处理是一种处理连续数据流的技术，适用于实时数据分析、监控和响应场景。与批处理不同，流处理能够在数据到达时立即处理，从而实现低延迟的实时计算。
Spark Streaming
Spark Streaming 是 Apache Spark 早期的流处理框架，基于微批处理（Micro-batch）模型。它将实时数据流划分为一系列小批次（RDDs），然后使用 Spark 的批处理引擎进行处理。
Structured Streaming
Structured Streaming 是 Spark 2.0 引入的流处理框架，基于 DataFrame 和 Dataset API。它提供了更高级的抽象，支持事件时间（Event Time）处理和端到端的一致性保证。
2. 核心概念对比
数据处理模型
- Spark Streaming：基于微批处理模型，将数据流划分为一系列小批次（RDDs），每个批次独立处理。
- Structured Streaming：基于连续处理模型，支持真正的流处理，同时兼容微批处理模式。
API 抽象
- Spark Streaming：使用 RDD API，需要手动管理状态和窗口操作。
- Structured Streaming：使用 DataFrame/Dataset API，提供更高层次的抽象，支持 SQL 查询和复杂的事件时间处理。
容错与一致性
- Spark Streaming：提供至少一次（At-least-once）语义，需要开发者手动处理重复数据。
- Structured Streaming：提供端到端的一次性（Exactly-once）语义，确保数据处理的准确性。
3. 代码示例对比
Spark Streaming 示例
以下是一个简单的 Spark Streaming 示例，统计每秒钟接收到的单词数量：
python
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
# 初始化 SparkContext 和 StreamingContext
sc = SparkContext("local[2]", "NetworkWordCount")
ssc = StreamingContext(sc, 1)
# 创建 DStream，监听本地 9999 端口
lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
# 统计单词数量
words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))
word_counts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
# 打印结果
word_counts.pprint()
# 启动流处理
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
Structured Streaming 示例
以下是一个等效的 Structured Streaming 示例：
python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode, split
# 初始化 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("StructuredNetworkWordCount").getOrCreate()
# 创建流式 DataFrame，监听本地 9999 端口
lines = spark.readStream.format("socket").option("host", "localhost").option("port", 9999).load()
# 统计单词数量
words = lines.select(explode(split(lines.value, " ")).alias("word"))
word_counts = words.groupBy("word").count()
# 启动流查询
query = word_counts.writeStream.outputMode("complete").format("console").start()
query.awaitTermination()
备注
注意：Structured Streaming 的代码更简洁，且支持 SQL 查询和复杂的事件时间处理。
4. 实际应用场景
Spark Streaming 适用场景
- 需要与旧版 Spark 兼容的项目。
- 对延迟要求不高的场景（微批处理模型通常有秒级延迟）。
Structured Streaming 适用场景
- 需要低延迟和高一致性的实时处理任务。
- 需要与 Spark SQL 和 DataFrame API 集成的项目。
- 需要处理事件时间和窗口操作的复杂流处理任务。
5. 总结
| 特性 | Spark Streaming | Structured Streaming |
|---|---|---|
| 数据处理模型 | 微批处理 | 连续处理 + 微批处理 |
| API 抽象 | RDD API | DataFrame/Dataset API |
| 容错语义 | 至少一次（At-least-once） | 一次性（Exactly-once） |
| 事件时间支持 | 有限支持 | 完整支持 |
| 开发复杂度 | 较高 | 较低 |
提示
建议：对于新项目，优先选择 Structured Streaming，因为它提供了更高级的抽象和更好的性能。
6. 附加资源与练习
附加资源
练习
- 使用 Spark Streaming 实现一个实时日志分析程序，统计每分钟的错误日志数量。
- 使用 Structured Streaming 实现一个实时股票价格分析程序，计算每分钟的平均价格。
通过以上对比和练习，您将能够更好地理解 Spark Streaming 和 Structured Streaming 的区别，并选择适合您项目的流处理框架。