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_id

2.4 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：

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。

本文作者：鱼跟猫

原文转自：https://yq.aliyun.com/articles/705625?spm=a2c4e.11157919.spm-cont-list.140.4ff8f204Sg0J6T