sparkstreamnig实时处理入门

1.2 SparkStreaming实时处理入门

1.2.1 工程创建

导入maven依赖

    org.apache.spark
    spark-streaming_2.12
    3.1.2


            org.apache.spark
            spark-streaming-kafka-0-10_2.12
            3.1.2
        

1.2.2 入口类StreamingContext

SparkStreaming中的入口类，称之为StreamingContext,但是底层还是得需要依赖SparkContext。

object SparkStreamingWordCountOps {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        /*
            StreamingContext的初始化，需要至少两个参数，SparkConf和BatchDuration
            SparkConf不用多说
            batchDuration：提交两次作业之间的时间间隔，每次会提交一个DStream，将数据转化batch--->RDD
            所以说：sparkStreaming的计算，就是每隔多长时间计算一次数据
         */
        val conf = new SparkConf()
                    .setAppName("SparkStreamingWordCount")
                    .setMaster("local[*]")
        val duration = Seconds(2)
        val ssc = new StreamingContext(conf, duration) //批次
​
        //业务
        
        
        //为了执行的流式计算，必须要调用start来启动
        ssc.start()
        //为了不至于start启动程序结束，必须要调用awaitTermination方法等待程序业务完成之后调用stop方法结束程序，或者异常
        ssc.awaitTermination()
    }
}

1.2.3 业务编写

SparkStreaming是一个流式计算的计算引擎，那么 就模拟一个对流式数据进行单词统计

代码实现

package com.qianfeng.sparkstreaming
​
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Durations, StreamingContext}
​
/**
 * sparkStreaming的流程序
 */
object Demo01_SparkStreaming_WC {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1、获取streamingcontext
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("streaming wc")
      .setMaster("local[*]")
    val sc = new StreamingContext(conf, Durations.seconds(2)) //微批次微2s
    //2、初始化数据
    val ds = sc.socketTextStream("qianfeng01", 6666)
    //3、对数据进行操作
    val sumDS = ds.flatMap(_.split(" "))
      #判断H开头 5位
      .filter(x=>x.startsWith("H") && x.length == 5)
      .map((_, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
    //4、对数据做输出
    sumDS.print()
​
    //5、开启sc
    sc.start()
    //6、等待结束  --- 实时不能停止
    sc.awaitTermination()
  }
}

使用netcat进行测试（如果没有请先安装，有则忽略如下）

需要在任意一台节点上安装工具：

[root@qianfeng01 home]# yum install -y nc

启动监听端口：

[root@qianfeng01 home]# nc -lk 6666
hello nihao
nihao hello
hi
hello nihao

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