Spark处理时间序列数据

整个逻辑为： 设备端毫秒级生成数据以文本方式传输到HDFS，然后通过SPARK解析文件并存储到HBASE中。

问题1：SPARK本身为分布式，如果通过分布式解析文件并存储，如何保证数据系列顺序？

问题2：使用SPARK进行HBASE插入的时候，使用RddPartitionForeach，然后给每条记录生成时间戳，并插入到HBASE，发现即使是微妙级别，在foreach的时候仍然会出现时间相同的情况，这样会导致Rowkey相同。

整个代码如下：

try {
      bankRDD.foreachPartition { x =>
        val hbaseconf = HBaseConfiguration.create()
        hbaseconf.set("hbase.zookeeper.quorum", "datanode01.isesol.com,datanode02.isesol.com,datanode03.isesol.com,datanode04.isesol.com,cmserver.isesol.com")
        hbaseconf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")
        hbaseconf.set("maxSessionTimeout", "6")
        val conn = ConnectionFactory.createConnection(hbaseconf);
        val params = new BufferedMutatorParams(TableName.valueOf(table))

        params.writeBufferSize(8 * 1024 * 1024)
        val htable = conn.getBufferedMutator(params)

        val myTable = new HTable(hbaseconf, TableName.valueOf(table))
        myTable.setAutoFlush(false, false)
        myTable.setWriteBufferSize(20 * 1024 * 1024)

        val driver = "com.mysql.jdbc.Driver"
        val url_spark = "jdbc:mysql://10.215.4.161:3306/test"
        Class.forName(driver)
        val conn1 = DriverManager.getConnection(url_spark, "admin", "internal")
        conn1.setAutoCommit(false)
        val stmt = conn1.createStatement()

        x.foreach { y =>
          {

            val rowkey = System.currentTimeMillis().toString()
            val ran = Random.nextLong()
            // Thread.sleep(1)

            val p = new Put(Bytes.toBytes(machine_tool + "#" + cur_time(3) + "#" + fileNum + "#" + rowkey + "#" + ran))

            var column2 = ""
            for (i <- 0 to hbaseCols_scala.size - 1) {
              p.add(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes(hbaseCols_scala(i)), Bytes.toBytes(y(i)))
              column2 = column2 + y(i)
            }

            val column1 = machine_tool + "#" + cur_time(3) + "#" + fileNum + "#" + rowkey

            val sql = "insert into test(id,val) values(" + "'" + column1 + "'" + ")"
            val rs = stmt.execute(sql)

            // myTable.put(p)
            list.add(p)
            // htable.mutate(p)
            //htable.flush()

          }

        }

        myTable.put(list)
        myTable.flushCommits()
        myTable.close()
      }
    } catch {
      case ex: Exception => println("can not connect hbase")
    }

    println("end put data into HBase" + System.currentTimeMillis().toString())
  }

上面的代码是我测试代码，现在来回答上面的问题：

问题1：spark为分布式，插入时间系列数据其实不太方便，因为分布式并不能保证顺序，我这里简单的把文件设置为1个partition，也就意味着只有一个task来处理，如果文件比较大怎么办？

问题2：spark foreach的时候即使微妙级别仍然会有时间相同，我的简单的解决方案是再添加一个random随机值，这样既可保证数据顺序，又能保证rowkey不重复。为了增加HBASE插入性能，flushcommit(false)是必须的，否者速度会很慢，

关于时间序列数据，我一直还没使用时间序列数据库来处理，但是不管怎么样，分布式的组件来处理时间系列数据，尤其是在批量插入的时候，的确会有一些很难处理的问题。之后使用时间序列数据库看看什么情况。