CN111475317A - Spark批次时间修改方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

Spark批次时间修改方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种Spark Streaming任务中批次时间修改方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：监测处于运行状态的Spark Streaming任务；在Spark Streaming任务中嵌入restful接口服务；在restful接口服务中修改Spark Streaming任务中的批次时间。不修改实时任务代码的情况下，实现运行中的Spark Streaming任务批次时间的动态修改，操作方便快速，毫秒级生效；几乎不会影响线上的业务数据，可保证实时数据不丢失。可根据实时数据量进行动态调整，增大任务的吞吐量。

Description

Spark批次时间修改方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明涉及大数据计算领域，具体涉及一种Spark Streaming任务中批次时间修改方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
Spark Streaming是一种大数据实时计算引擎，用于实时计算数据，并将计算结果输出到数据库或其他可以展示的介质上。Spark Streaming需要设置批次时间，然后按照这个批次时间周期性触发整个任务链的执行。比如说，一个Streaming任务在代码中设置了批次时间为60秒，那么当这个任务启动以后，会每隔60秒将输入的数据按照用户开发的逻辑进行分布式计算，然后将计算结果输出。下一个60秒重复以上动作，持续计算，除非用户手动停止或因为异常情况终止执行。
相关技术中，这个批次时间往往是固化在代码中的，运行时无法更改。因此，一个实时任务提交到集群运行以后，要修改批次时间，只能重新修改代码，然后编译打包，重新发布到集群上执行。
但是，上述重新修改代码的过程比较耗时，有可能影响线上业务数据的实时性，甚至可能会造成实时数据的丢失等。
发明内容
有鉴于此，提供一种Spark Streaming任务中批次时间修改方法、装置、设备和存储介质，以解决现有技术动态修改批次时间的过程中操作繁琐、影响数据实时性以及实时数据丢失的问题。
本发明采用如下技术方案：
第一方面，本申请实施例提供了一种Spark Streaming任务中批次时间修改方法，该方法包括：
监测处于运行状态的Spark Streaming任务；
在所述Spark Streaming任务中嵌入restful接口服务；
在所述restful接口服务中修改所述Spark Streaming任务中的批次时间。
可选的，所述在所述restful接口服务中修改所述Spark Streaming任务中的批次时间，包括：
在所述restful接口服务中，停止运行所述Spark Streaming任务中的StreamingContext对象；
在所述restful接口服务中，根据传入的新的批次时间，创建新的StreamingContext对象；
在所述restful接口服务中，根据所述新的Streaming Context对象应用实时计算逻辑修改批次时间。
可选的，所述停止运行所述Spark Streaming任务中的Streaming Context对象之后，还包括：
继续运行所述Spark Streaming任务中的Spark Context对象。
可选的，所述restful接口服务为微型restful接口服务。
可选的，所述restful接口服务为超文本传输协议形式。
第二方面，本申请实施例提供了一种Spark Streaming任务中批次时间修改装置，该装置包括：
任务监测模块，用于监测处于运行状态的Spark Streaming任务；
接口服务嵌入模块，用于在所述Spark Streaming任务中嵌入restful接口服务；
批次时间修改模块，用于在所述restful接口服务中修改所述Spark Streaming任务中的批次时间。
可选的，所述批次时间修改模块具体用于：
在所述restful接口服务中，停止运行所述Spark Streaming任务中的StreamingContext对象；
在所述restful接口服务中，根据传入的新的批次时间，创建新的StreamingContext对象；
在所述restful接口服务中，根据所述新的Streaming Context对象应用实时计算逻辑修改批次时间。
可选的，还包括运行模块，用于在所述停止运行所述Spark Streaming任务中的Streaming Context对象之后，继续运行所述Spark Streaming任务中的Spark Context对象。
第三方面，本申请实施例提供了一种设备，该设备包括：
处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；
所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序至少用于执行本申请实施例第一方面所述的Spark Streaming任务中批次时间修改方法；
所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序。
第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如第一方面所述的Spark Streaming任务中批次时间修改方法中各个步骤。
本申请实施例通过内置restful接口服务，使得运行中的Spark Streaming任务具备与外界动态交互的能力，在不修改实时任务代码的情况下，无需重新打包发布，直接修改运行中的Spark Streaming任务的批次时间，操作方便快速，毫秒级生效；几乎不会影响线上的业务数据，可保证实时数据不丢失。可根据实时数据量进行动态调整，增大任务的吞吐量。实现运行中的Spark Streaming任务批次时间的动态修改。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种Spark Streaming任务中批次时间修改方法的流程图；
图2是本申请实施例中适用的一种Spark Streaming任务中批次时间修改方法的示意图；
图3是本申请实施例提供的一种Spark Streaming任务中批次时间修改装置的结构示意图；
图4是本申请实施例提供的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
实施例
图1为本发明实施例提供的一种Spark Streaming任务中批次时间修改方法的流程图，该方法可以由本发明实施例提供的Spark Streaming任务中批次时间修改装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现。参考图1，该方法具体可以包括如下步骤：
S101、监测处于运行状态的Spark Streaming任务。
其中，Spark Streaming是一套框架，Streaming是Spark核心API(ApplicationProgramming Interface，应用程序接口)的一个扩展，可以实现高吞吐量、具备容错机制的实时流数据处理。Spark处理的是批量的数据，是对接的外部数据流之后按照时间切分，批处理一个个切分后的文件。Spark Streaming将接收到的实时流数据，按照一定时间间隔，对数据进行拆分，交给Spark Engine引擎，最终得到一批批的结果。具体的，首先要监测各个Spark Streaming任务的状态，确定处于运行状态的Spark Streaming任务。
S102、在Spark Streaming任务中嵌入restful接口服务。
其中，restful接口是一种接口的风格。通过这种方式，可以使外界具有与该任务的交互能力。也即，外界调用了这个任务提供的接口，可以动态干预内部的一些运行情况或数据。因此，在Spark Streaming任务中嵌入restful接口服务，以提供用于进行修改批次时间的接口。可选的，restful接口服务为微型restful接口服务；restful接口服务为超文本传输协议形式，超文本传输协议是一个简单的请求-响应协议，指定了客户端可能发送给服务器什么样的消息以及得到什么样的响应，请求和响应消息的头以ASCII码形式给出；而消息内容则具有一个类似MIME(Multipurpose Internet Mail Extensions，多用途互联网邮件扩展类型)的格式。
S103、在restful接口服务中修改Spark Streaming任务中的批次时间。
具体的，这样就可以在restful接口服务中修改Spark Streaming任务中的批次时间。
本申请实施例通过内置restful接口服务，使得运行中的Spark Streaming任务具备与外界动态交互的能力，在不修改实时任务代码的情况下，无需重新打包发布，直接修改运行中的Spark Streaming任务的批次时间，操作方便快速，毫秒级生效；几乎不会影响线上的业务数据，可保证实时数据不丢失。可根据实时数据量进行动态调整，增大任务的吞吐量。实现运行中的Spark Streaming任务批次时间的动态修改。
可选的，在restful接口服务中修改Spark Streaming任务中的批次时间，具体可以通过如下方式实现：在restful接口服务中，停止运行Spark Streaming任务中的Streaming Context对象；根据传入的新的批次时间，创建新的Streaming Context对象；根据新的Streaming Context对象应用实时计算逻辑修改批次时间。
其中，在restful接口中的主要动作包括停止现有的Streaming Context对象，但是不停止Spark Context对象；然后根据用户传入的新的批次时间，创建新的StreamingContext对象；最后根据新的Streaming Context对象应用实时计算逻辑修改批次时间。在一个具体的例子中，实时计算逻辑的实现过程可以是调用用户实时计算业务代码。
在一个具体的例子中，图2示出了一种Spark Streaming任务中批次时间修改方法的示意图，其中，在Spark的driver端通过单独的线程，启动一个微型的restful接口服务，在该接口内部完成上一个Streaming Context的停止与新的Streaming Context的创建，在创建过程中传入调用者传递过来的新的批次时间；最后在接口中调用起用户所开发的实时计算代码逻辑。
图3是本发明是实施例提供的一种Spark Streaming任务中批次时间修改装置的结构示意图，该装置适用于执行本发明实施例提供给的一种Spark Streaming任务中批次时间修改方法。如图3所示，该装置具体可以包括任务监测模块301、接口服务嵌入模块302和批次时间修改模块303。
其中，任务监测模块301，用于监测处于运行状态的Spark Streaming任务；接口服务嵌入模块302，用于在Spark Streaming任务中嵌入restful接口服务；批次时间修改模块303，用于在restful接口服务中修改Spark Streaming任务中的批次时间。
本申请实施例通过内置restful接口服务，使得运行中的Spark Streaming任务具备与外界动态交互的能力，在不修改实时任务代码的情况下，无需重新打包发布，直接修改运行中的Spark Streaming任务的批次时间，操作方便快速，毫秒级生效；几乎不会影响线上的业务数据，可保证实时数据不丢失。可根据实时数据量进行动态调整，增大任务的吞吐量。实现运行中的Spark Streaming任务批次时间的动态修改。
可选的，批次时间修改模块具体用于：
在restful接口服务中，停止运行Spark Streaming任务中的Streaming Context对象；
在restful接口服务中，根据传入的新的批次时间，创建新的Streaming Context对象；
在restful接口服务中，根据新的Streaming Context对象应用实时计算逻辑修改批次时间。
可选的，还包括运行模块，用于在停止运行Spark Streaming任务中的StreamingContext对象之后，继续运行Spark Streaming任务中的Spark Context对象。
可选的，restful接口服务为微型restful接口服务。
可选的，restful接口服务为超文本传输协议形式。
本发明实施例提供的Spark Streaming任务中批次时间修改装置可执行本发明任意实施例提供的Spark Streaming任务中批次时间修改方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
本发明实施例还提供一种设备，请参阅图4，图4为一种设备的结构示意图，如图4所示，该设备包括：处理器410，以及与处理器410相连接的存储器420；存储器420用于存储计算机程序，计算机程序至少用于执行本发明实施例中的Spark Streaming任务中批次时间修改方法；处理器410用于调用并执行存储器中的计算机程序；上述Spark Streaming任务中批次时间修改方法至少包括如下步骤：监测处于运行状态的Spark Streaming任务；在Spark Streaming任务中嵌入restful接口服务；在restful接口服务中修改SparkStreaming任务中的批次时间。
本发明实施例还提供一种存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现如本发明实施例中的Spark Streaming任务中批次时间修改方法中各个步骤：监测处于运行状态的Spark Streaming任务；在Spark Streaming任务中嵌入restful接口服务；在restful接口服务中修改Spark Streaming任务中的批次时间。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种Spark Streaming任务中批次时间修改方法，其特征在于，包括：
监测处于运行状态的Spark Streaming任务；
在所述Spark Streaming任务中嵌入restful接口服务；
在所述restful接口服务中修改所述Spark Streaming任务中的批次时间。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述restful接口服务中修改所述Spark Streaming任务中的批次时间，包括：
在所述restful接口服务中，停止运行所述Spark Streaming任务中的StreamingContext对象；
在所述restful接口服务中，根据传入的新的批次时间，创建新的Streaming Context对象；
在所述restful接口服务中，根据所述新的Streaming Context对象应用实时计算逻辑修改批次时间。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述停止运行所述Spark Streaming任务中的Streaming Context对象之后，还包括：
继续运行所述Spark Streaming任务中的Spark Context对象。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述restful接口服务为微型restful接口服务。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述restful接口服务为超文本传输协议形式。
6.一种Spark Streaming任务中批次时间修改装置，其特征在于，包括：
任务监测模块，用于监测处于运行状态的Spark Streaming任务；
接口服务嵌入模块，用于在所述Spark Streaming任务中嵌入restful接口服务；
批次时间修改模块，用于在所述restful接口服务中修改所述SparkStreaming任务中的批次时间。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述批次时间修改模块具体用于：
在所述restful接口服务中，停止运行所述Spark Streaming任务中的StreamingContext对象；
在所述restful接口服务中，根据传入的新的批次时间，创建新的Streaming Context对象；
在所述restful接口服务中，根据所述新的Streaming Context对象应用实时计算逻辑修改批次时间。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括运行模块，用于在所述停止运行所述Spark Streaming任务中的Streaming Context对象之后，继续运行所述SparkStreaming任务中的Spark Context对象。
9.一种设备，其特征在于，包括：
处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；
所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序至少用于执行权利要求1-5任一项所述的Spark Streaming任务中批次时间修改方法；
所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-5任一项所述的Spark Streaming任务中批次时间修改方法中各个步骤。
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