- 应用模式：写json配置文件，StreamingPro启动后执行该文件，可以作为批处理或者流式程序。
- 服务模式：启动一个StreamingPro Server作为常驻程序,然后通过http接口发送MLSQL脚本进行交互。
我们强烈推荐使用第二种模式，第一种模式现在已经不太更新了，现在迅速迭代的是第二种模式，并且第二种模式可以构建AI平台。 为了避免编译的麻烦，你可以直接使用release版本
对于确实需要使用json配置文件的，我们也提供了batch.mlsql脚本，可以让你使用mlsql语法，例如（v1.1.2开始具有这个功能）：
{
"mlsql": {
"desc": "测试",
"strategy": "spark",
"algorithm": [],
"ref": [],
"compositor": [
{
"name": "batch.mlsql",
"params": [
{
"sql": [
"select 'a' as a as table1;",
"save overwrite table1 as parquet.`/tmp/kk`;"
]
}
]
}
],
"configParams": {
}
}
}- MLSQL使用SKLearn做文本分类实例
- MLSQL-分布式算法 based on spark MMLib
- MLSQL-深度学习 based on TensorFlow
- MLSQL-单机算法 based on SKLearn
- MLSQL日志回显
StreamingPro 支持以Spark,Flink等作为底层分布式计算引擎，通过一套统一的配置文件完成批处理，流式计算，Rest服务的开发。 特点有：
- 使用Json描述文件完成流式，批处理的开发，不用写代码。
- 支持SQL Server,支持XSQL/MLSQL（重点），完成批处理，机器学习，即席查询等功能。
- 标准化输入输出，支持UDF函数注册，支持自定义模块开发
- 支持Web化管理Spark应用的启动，监控
如果更细节好处有：
- 跨版本：StreamingPro可以让你不用任何变更就可以轻易的运行在spark 1.6/2.1/2.2上。
- 新语法：提供了新的DSl查询语法/Json配置语法
- 程序的管理工具：提供web界面启动/监控 Spark 程序
- 功能增强：2.1之后Structured Streaming 不支持kafka 0.8/0.9 ,Structured，此外还有比如spark streaming 支持offset 保存等
- 简化Spark SQL Server搭建成本：提供rest接口/thrift 接口，支持spark sql server 的负载均衡，自动将driver 注册到zookeeper上
- 探索更多的吧
| 模块名 | 描述 | 备注 |
|---|---|---|
| streamingpro-commons | 一些基础工具类 | |
| streamingpro-spark-common | Spark有多个版本，所以可以共享一些基础的东西 | |
| streamingpro-flink | streamingpro对flink的支持 | |
| streamingpro-spark | streamingpro对spark 1.6.x的支持 | |
| streamingpro-mlsql | streamingpro对spark 2.x的支持(主项目) | |
| streamingpro-api | streamingpro把底层的spark API暴露出来，方便用户灵活处理问题 | |
| streamingpro-manager | 通过该模块，可以很方便的通过web界面启动，管理，监控 spark相关的应用 | |
| streamingpro-dls | 自定义connect,load,select,save,train,register等语法，便于用类似sql的方式做批处理任务,机器学习等 |
如果你使用StreamingPro，那么所有的工作都是在编辑一个Json配置文件。通常一个处理流程，会包含三个概念：
- 多个输入
- 多个连续/并行的数据处理
- 多个输出
StreamingPro会通过'compositor'的概念来描述他们，你可以理解为一个处理单元。一个典型的输入compositor如下：
{
"name": "batch.sources",
"params": [
{
"path": "file:///tmp/hdfsfile/abc.txt",
"format": "json",
"outputTable": "test"
},
{
"path": "file:///tmp/parquet/",
"format": "parquet",
"outputTable": "test2"
}
]
}
batch.sources 就是一个compositor的名字。 这个compositor 把一个本地磁盘的文件映射成了一张表，并且告知系统，abc.txt里的内容
是json格式的。这样，我们在后续的compositor模块就可以使用这个test表名了。通常，StreamingPro希望整个处理流程，
也就是不同的compositor都采用表来进行衔接。
StreamingPro不仅仅能做批处理，还能做流式，流式支持Spark Streaming,Structured Streaming。依然以输入compositor为例，假设 我们使用的是Structured Streaming,则可以如下配置。
{
"name": "ss.sources",
"params": [
{
"format": "kafka9",
"outputTable": "test",
"kafka.bootstrap.servers": "127.0.0.1:9092",
"topics": "test",
"path": "-"
},
{
"format": "com.databricks.spark.csv",
"outputTable": "sample",
"header": "true",
"path": "/Users/allwefantasy/streamingpro/sample.csv"
}
]
}
第一个表示我们对接的数据源是kafka 0.9，我们把Kafka的数据映射成表test。 因为我们可能还需要一些元数据，比如ip和城市的映射关系， 所以我们还可以配置一些其他的非流式的数据源，我们这里配置了一个smaple.csv文件，并且命名为表sample。
如果你使用的是kafka >= 1.0,则 topics 参数需要换成'subscribe',并且使用时可能需要对内容做下转换，类似：
select CAST(key AS STRING) as k, CAST(value AS STRING) as v from test
启动时，你需要把-streaming.platform 设置为 ss。
如果我们的输入输出都是Hive的话，可能就不需要batch.sources/batch.outputs 等组件了，通常一个batch.sql就够了。比如：
"without-sources-job": {
"desc": "-",
"strategy": "spark",
"algorithm": [],
"ref": [],
"compositor": [
{
"name": "batch.sql",
"params": [
{
"sql": "select * from hiveTable",
"outputTableName": "puarquetTable"
}
]
},
{
"name": "batch.outputs",
"params": [
{
"format": "parquet",
"inputTableName": "puarquetTable",
"path": "/tmp/wow",
"mode": "Overwrite"
}
]
}
],
"configParams": {
}
}
在批处理里，batch.sources/batch.outputs 都是可有可无的，但是对于流式程序，stream.sources/stream.outputs/ss.sources/ss.outputs 则是必须的。
| Property Name | Default | Meaning |
|---|---|---|
| streaming.name | (none) required | 等价于 spark.app.name |
| streaming.master | (none) required | 等价于 spark.master |
| streaming.duration | 10 seconds | spark streaming 周期，默认单位为秒 |
| streaming.rest | true/false,default is false | 是否提供http接口 |
| streaming.spark.service | true/false,default is false | 开启该选项时，streaming.platform必须为spark. 该选项会保证spark实例不会退出 |
| streaming.platform | spark/spark_streaming/ss/flink,default is spark | 基于什么平台跑 |
| streaming.checkpoint | (none) | spark streaming checkpoint 目录 |
| streaming.kafka.offsetPath | (none) | kafka的偏移量保存目录。如果没有设置，会保存在内存中 |
| streaming.driver.port | 9003 | 配置streaming.rest使用，streaming.rest为true,你可以设置一个http端口 |
| streaming.spark.hadoop.* | (none) | hadoop configuration,eg. -streaming.spark.hadoop.fs.defaultFS hdfs://name:8020 |
| streaming.job.file.path | (none) | 配置文件路径，默认从hdfs加载 |
| streaming.jobs | (none) | json配置文件里的job名称，按逗号分隔。如果没有配置该参数，默认运行所有job |
| streaming.zk.servers | (none) | 如果把spark作为一个server,那么streamingpro会把driver地址注册到zookeeper上 |
| streaming.zk.conf_root_dir | (none) | 配置streaming.zk.servers使用 |
| streaming.enableHiveSupport | false | 是否支持Hive |
| streaming.thrift | false | 是否thrift server |
| streaming.sql.source.[name].[参数] | (none) | batch/ss/stream.sources 中，你可以替换里面的任何一个参数 |
| streaming.sql.out.[name].[参数] | (none) | batch/ss/stream.outputs 中，你可以替换里面的任何一个参数 |
| streaming.sql.params.[param-name] | (none) | batch/ss/stream.sql中，你是可以写表达式的,比如 select * from :table, 之后你可以通过命令行传递该table参数 |
后面三个参数值得进一步说明：
假设我们定义了两个数据源，firstSource,secondSource,描述如下：
{
"name": "batch.sources",
"params": [
{
"name":"firstSource",
"path": "file:///tmp/sample_article.txt",
"format": "com.databricks.spark.csv",
"outputTable": "article",
"header":true
},
{
"name":"secondSource",
"path": "file:///tmp/sample_article2.txt",
"format": "com.databricks.spark.csv",
"outputTable": "article2",
"header":true
}
]
}
我们希望path不是固定的，而是启动时候决定的，这个时候，我们可以在启动脚本中使用-streaming.sql.source.[name].[参数] 来完成这个需求。 比如：
-streaming.sql.source.firstSource.path file:///tmp/wow.txt
这个时候，streamingpro启动的时候会动态将path 替换成你要的。包括outputTable等都是可以替换的。
有时候我们需要定时执行一个任务，而sql语句也是动态变化的，具体如下：
{
"name": "batch.sql",
"params": [
{
"sql": "select * from test where hp_time=:today",
"outputTableName": "finalOutputTable"
}
]
},
这个时候我们在启动streamingpro的时候，通过参数：
-streaming.sql.params.today "2017"
动态替换 sql语句里的:today
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent