我在前一篇文章介绍过基于Spark SQL实现对HDFS操作的实时监控报警。今天，我再举例说明一下如何使用Spark SQL进行流式应用的开发。本文主要分成三部分：
- 流式计算和SQL
- 简要介绍Spark SQL流式开发语法
- 实时归档SLS数据到HDFS
1. 流式计算和SQL
数据的价值随着时间逐渐降低。及时尽早的对数据进行处理提升了数据的价值，所以流式计算系统的应用也越来越广泛。目前常用的流式计算框架有Storm，Spark Streaming及Flink等，也有Kafka Streams这类基于Kafka的流式处理类库。各种流式处理框架都有其各自的API，开发者不可避免的需要学习如何使用这些API。如何提供简单而有效的开发工具，从而把更多的精力投放在业务处理中。所以，各个流式处理系统都逐渐支持SQL API作为开发语言，让使用者可以像处理Table一样处理Stream。例如KSQL支持使用SQL进行流式处理Kafka数据。Spark同样提出来Structured Streaming作为最新一代的流式处理系统，底层的处理引擎也是Spark SQL。不过在上层SQL API，缺少Structured Streaming必要的功能，例如window，watermark等。EMR在Spark开源版本上进行了功能扩展，支持使用SQL API在Spark上进行完整的流式查询开发。
2. Spark SQL流式开发入门
这节将简要介绍Spark SQL中关于流式开的概念和语法。
2.1 建表
当我们需要对流式数据源进行读写操作时，需要首先创建一张表来表示这个数据源。定义表的语法如下：
CREATE TABLE tbName[(columnName dataType [,columnName dataType]*)]
USING providerName
OPTIONS(propertyName=propertyValue[,propertyName=propertyValue]*);以上语法中，针对特殊source，不要求一定指定表的列定义。当不指定列定义时，会自动识别数据源的schema信息。举一个例子：
CREATE TABLE driver_behavior
USING kafka
OPTIONS (
kafka.bootstrap.servers = "${BOOTSTRAP_SERVERS}",
subscribe = "${TOPIC_NAME}",
output.mode = "${OUTPUT_MODE}",
kafka.schema.registry.url = "${SCHEMA_REGISTRY_URL}",
kafka.schema.record.name = "${SCHEMA_RECORD_NAME}",
kafka.schema.record.namespace = "${SCHEMA_RECORD_NAMESPACE}");当数据源是Kafka时，会根据Kafka Topic名去到Kafka Schema Registry中查找schema信息。当然，我们也可以指定列定义，例如：
CREATE TABLE driverbehavior(deviceId string, velocity double)
USING kafka
OPTIONS (
kafka.bootstrap.servers = "${BOOTSTRAP_SERVERS}",
subscribe = "${TOPIC_NAME}",
output.mode = "${OUTPUT_MODE}",
kafka.schema.registry.url = "${SCHEMA_REGISTRY_URL}",
kafka.schema.record.name = "${SCHEMA_RECORD_NAME}",
kafka.schema.record.namespace = "${SCHEMA_RECORD_NAMESPACE}");当指定列定义时，要求必须和Source中的字段定义是一致的。当执行完CREATE TABLE操作，表的定义会保存到Hive MetaStore中。
2.2 CTAS
我们可以将创建表和将查询结果写入到表的语句合并到一起，那么就是CREATE TABLE ... AS SELECT ...语法：
CREATE TABLE tbName[(columnName dataType [,columnName dataType]*)]
USING providerName
OPTIONS(propertyName=propertyValue[,propertyName=propertyValue]*)
AS
queryStatement;举一个例子（引用自这里: q103）：
CREATE TABLE kafka_temp_table
USING kafka
OPTIONS (
kafka.bootstrap.servers = "${BOOTSTRAP_SERVERS}",
subscribe = "${TOPIC_NAME}",
output.mode = "${OUTPUT_MODE}",
kafka.schema.registry.url = "${SCHEMA_REGISTRY_URL}",
kafka.schema.record.name = "${SCHEMA_RECORD_NAME}",
kafka.schema.record.namespace = "${SCHEMA_RECORD_NAMESPACE}") AS
SELECT
i_brand_id brand_id,
i_brand brand,
sum(ss_ext_sales_price) ext_price
FROM date_dim, kafka_store_sales, item
WHERE d_date_sk = ss_sold_date_sk
AND ss_item_sk = i_item_sk
AND i_manager_id = 28
AND d_moy = 11
AND d_year = 1999
AND delay(ss_data_time) < '2 minutes'
GROUP BY TUMBLING(ss_data_time, interval 1 minute), i_brand, i_brand_id当执行完操作，将创建出表并实际生成一个StreamQuery实例，将查询结果写入到结果表中。
2.3 DML
流式查询SQL和离线SQL标准语法大部分是一样，这边主要介绍insert操作。流式查询是不允许单独进行SELECT操作，必须将SELECT的查询结果写入到表中。所以，需要在SELECT操作之前执行INSERT操作。
INSERT INTO tbName[(columnName[,columnName]*)]
queryStatement;以上语法为一次流式查询：这个语句将实际生成一个StreamQuery实例，将查询结果写入到结果表中。举一个例子：
INSERT INTO kafka_temp_table
SELECT
i_brand_id brand_id,
i_brand brand,
sum(ss_ext_sales_price) ext_price
FROM date_dim, kafka_store_sales, item
WHERE d_date_sk = ss_sold_date_sk
AND ss_item_sk = i_item_sk
AND i_manager_id = 28
AND d_moy = 11
AND d_year = 1999
AND delay(ss_data_time) < '2 minutes'
GROUP BY TUMBLING(ss_data_time, interval 1 minute), i_brand, i_brand_id2.4 window及watermark
限于篇幅，本文暂且不介绍Spark SQL中如何使用window和watermak，有兴趣的可以先看看资料，后续会专门撰文介绍。
2.5 流式作业配置
使用SQL进行流式作业开发时，有些必要的配置无法在Query表达出来，需要单独进行设置。这里我们使用SET操作进行流式作业必要参数配置，当前有两个参数需要设置：
| name | config |
|---|---|
| 流式查询实例名称 | streaming.query.name |
| 流式作业Checkpoint地址 | spark.sql.streaming.checkpointLocation.${streaming.query.name} |
每一个流式查询实例前都需要进行配置，也就是说，当使用CTAS或者Insert操作时，必须前置这两个配置。一个SQL文件支持多个流式查询，例如：
-- test.sql
SET streaming.query.name=query1;
SET spark.sql.streaming.checkpointLocation.query1=/tmp/spark/query1
INSERT INTO tbName1 [(columnName[,columnName]*)]
queryStatement1;
SET streaming.query.name=query2;
SET spark.sql.streaming.checkpointLocation.query2=/tmp/spark/query2
INSERT INTO tbName2 [(columnName[,columnName]*)]
queryStatement2;3. SLS数据实时归档实战
假定一个场景，现在通过SLS收集了业务服务器上的日志，需要归档到HDFS中，便于后续进行离线分析。这里涉及到两个数据源：SLS和HDFS。HDFS是Spark官方支持的数据源，支持流和批的读写。SLS是阿里云的服务，EMR已经支持了流式读写。
- 环境准备
需要E-MapReduce 3.21.0以上版本集群环境，当前正在发布准备中，很快和大家见面，敬请期待。 - 命令行
spark-sql --master yarn-client --conf spark.sql.streaming.datasource.provider=loghub --jars emr-logservice_shaded_2.11-1.7.0-SNAPSHOT.jar注：emr-logservice_shaded_2.11-1.7.0-SNAPSHOT.jar将会在EMR SDK 1.7.0版本发布出来。
- 分别创建两张表：sls_service_log和hdfs_service_log
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS default;
USE default;
DROP TABLE IF EXISTS hdfs_service_log;
CREATE TABLE hdfs_service_log (instance_name string, ip string, content string)
USING PARQUET
LOCATION '/tmp/hdfs_service_log';
DROP TABLE IF EXISTS sls_service_log;
CREATE TABLE sls_service_log
USING loghub
OPTIONS (
sls.project = "${logProjectName}",
sls.store = "${logStoreName}",
access.key.id = "${accessKeyId}",
access.key.secret = "${accessKeySecret}",
endpoint = "${endpoint}");- 通过Spark SQL启动一个Stream Query将SLS数据实时同步到HDFS中
set streaming.query.name=sync_sls_to_hdfs;
set spark.sql.streaming.checkpointLocation.sync_sls_to_hdfs=hdfs:///tmp/spark/sync_sls_to_hdfs;
INSERT INTO hdfs_service_log
select
__tag__hostname__ as instance_name,
ip,
content
from sls_service_log;- 查看HDFS数据归档情况
- 使用Spark SQL对归档的数据进行离线分析：例如统计一共有多少个IP
select distinct(ip) from hdfs_service_log;
4. 结语
以上，我们介绍了Spark SQL在流式处理中的一个非常简单的例子。其实，我们还可以使用Spark SQL进行更加复杂的流式处理任务。后续文章，我将介绍窗口操作，watermark等概念，以及如何在流式数据上进行简单的机器学习运算。
