最近有个需求，实时统计pv,uv，结果按照date,hour,pv,uv来展示，按天统计，第二天重新统计，当然了实际还需要按照类型字段分类统计pv,uv,比如按照date,hour,pv,uv,type来展示。这里介绍最基本的pv,uv的展示。
id uv pv date hour 1 2018-07-27 18
关于什么是pv,uv，可以参见这篇博客:/petermsh/article/details/
1、项目流程
日志数据从flume采集过来，落到hdfs供其它离线业务使用，也会sink到kafka，sparkStreaming从kafka拉数据过来，计算pv,uv，uv是用的redis的set集合去重，最后把结果写入mysql数据库，供前端展示使用。
2、具体过程 1)pv的计算
拉取数据有两种方式，基于received和direct方式，这里用direct直拉的方式，用的mapWithState算子保存状态，这个算子与updateStateByKey一样，并且性能更好。当然了实际中数据过来需要经过清洗，过滤，才能使用。
定义一个状态函数
// 实时流量状态更新函数 val mapFunction = (datehour:String, pv:Option[Long], state:State[Long]) => { val accuSum = (0L) + ().getOrElse(0L) val output = (datehour,accuSum) (accuSum) output }
这样就很容易的把pv计算出来了。
2)uv的计算
uv是要全天去重的，每次进来一个batch的数据，如果用原生的reduceByKey或者groupByKey对配置要求太高，在配置较低情况下，我们申请了一个93G的redis用来去重，原理是每进来一条数据，将date作为key，guid加入set集合，20秒刷新一次，也就是将set集合的尺寸取出来，更新一下数据库即可。
(rdd => { (eachPartition => { // 获取redis连接 val jedis = getJedis (x => { // 省略若干... (key,) // 设置存储每天的数据的set过期时间，防止超过redis容量，这样每天的set集合，定期会被自动删除 (key,) }) // 关闭连接 closeJedis(jedis) }) }) 3)结果保存到数据库
结果保存到mysql，数据库，10秒刷新一次数据库，前端展示刷新一次，就会重新查询一次数据库，做到实时统计展示pv,uv的目的。
def insertHelper(data: DStream[(String, Long)], tbName: String, colNames: String*): Unit = { (rdd => { val tmp_rdd = (x => (11, 13).toInt) if (!()) { val hour_now = () // 获取当前结果中最大的时间，在数据恢复中可以起作用 (eachPartition => { try { val jedis = getJedis val conn = () (false) val stmt = () (x => { // val sql = .... // 省略若干 (sql) }) closeJedis(jedis) () // 批量执行sql语句 () () } catch { case e: Exception => { (e) ( + e) } } }) } }) } // 计算当前时间距离次日零点的时长（毫秒） def resetTime = { val now = new Date() val todayEnd = (, 23) // 12小时制 (, 59) (, 59) (, 999) - } 4)数据容错
流处理消费kafka都会考虑到数据丢失问题，一般可以保存到任何存储系统，包括mysql,hdfs,hbase,redis,zookeeper等到。这里用SparkStreaming自带的checkpoint机制来实现应用重启时数据恢复。
checkpoint
这里采用的是checkpoint机制，在重启或者失败后重启可以直接读取上次没有完成的任务，从kafka对应offset读取数据。
// 初始化配置文件 () val conf = new SparkConf().setAppName() ("","true") (".maxRatePerPartition",consumeRate) ("","24") val sc = new SparkContext(conf) while (true){ val ssc = ( + (0),getStreamingContext _ ) () (resetTime) (false,true) }
checkpoint是每天一个目录，在第二天凌晨定时销毁StreamingContext对象，重新统计计算pv,uv。
注意:(false,true)表示优雅地销毁StreamingContext对象，不能销毁SparkContext对象，(true,true)会停掉SparkContext对象，程序就直接停了。
应用迁移或者程序升级
在这个过程中，我们把应用升级了一下，比如说某个功能写的不够完善，或者有逻辑错误，这时候都是需要修改代码，重新打jar包的，这时候如果把程序停了，新的应用还是会读取老的checkpoint，可能会有两个问题:
执行的还是上一次的程序，因为checkpoint里面也有序列化的代码;
直接执行失败，反序列化失败;
其实有时候，修改代码后不用删除checkpoint也是可以直接生效，经过很多测试，我发现如果对数据的过滤操作导致数据过滤逻辑改变，还有状态操作保存修改，也会导致重启失败，只有删除checkpoint才行，可是实际中一旦删除checkpoint，就会导致上一次未完成的任务和消费kafka的offset丢失，直接导致数据丢失，这种情况下我一般这么做。
这种情况一般是在另外一个集群，或者把checkpoint目录修改下，我们是代码与配置文件分离，所以修改配置文件checkpoint的位置还是很方便的。然后两个程序一起跑，除了checkpoint目录不一样，会重新建，都插入同一个数据库，跑一段时间后，把旧的程序停掉就好。以前看官网这么说，只能记住不能清楚明了，只有自己做时才会想一下办法去保证数据准确。
5)保存offset到mysql
如果保存offset到mysql，就可以将pv, uv和offset作为一条语句保存到mysql，从而可以保证exactly-once语义。
var messages: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = null if () { messages = [String, String]( ssc , , [String, String](topics, kafkaParams, ) ) } else { messages = [String, String]( ssc , , [String, String](topics, kafkaParams) ) } (rdd => { .... })
从mysql读取offset并且解析:
def getLastOffsets(tbName: String): [TopicPartition, Long] = { val sql = s"select offset from ${tbName} where id = (select max(id) from ${tbName})" val conn = (config) val psts = (sql) val res = () var tpMap: [TopicPartition, Long] = [TopicPartition, Long]() while (()) { val o = (1) val jSONArray = (o) ().foreach(offset => { val json = () val topicAndPartition = new TopicPartition(("topic"), ("partition")) (topicAndPartition, ("untilOffset")) }) } (res, psts, conn) tpMap } 6)日志
日志用的log4j2，本地保存一份，ERROR级别的日志会通过邮件发送到手机，如果错误太多也会被邮件轰炸，需要注意。
val logger = () // 邮件level=error日志 val logger2 = ("email")
