SparkStreaming简单例子（oldAPI）

SparkStreaming简单例子

◆ 构建第一个Streaming程序：　（wordCount）　

　　◆ Spark Streaming 程序最好以使用Maven或者sbt编译出来的独立应用的形式运行。

　　◆ 准备工作：
　　1.引入Spark Streaming的jar
　　2.scala流计算import声明
　　import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
　　import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
　　import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
　　import org.apache.spark.streaming.Duration
　　import org.apache.spark.streaming.Seconds

1.初始化StreamingContext对象

　　 //创建一个本地StreamingContext两个工作线程和批间隔1秒。
　　 val conf = new SparkConf()
　　 conf.setMaster(“local[2]")
　　 conf.setAppName(“ NetworkWordCount")
　　 val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))

2.获取DStream对象　

　　//创建一个连接到主机名的DStream,像localhost:9999

　　 val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999）

3.操作DStream对象

　　//将每一行接收到的数据通过空格分割成单词 

　　val words = lines.flatMap(_.split(" “))
　　//导入StreamingContext中的隐式转换
　　import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._

　　 // 对每一批次的单词进行转化求和

　　val pairs = words.map(word => (word, 1))
　　val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)
　　// 每个批次中默认打印前十个元素到控制台
　　wordCounts.print()

4.启动流处理程序

　　ssc.start// 开始计算

　　ssc.awaitTermination() // 等待计算终止

　　ssc.stop() //结束应用

启动网络端口，模拟发送数据

　　1.借助于nc命令，手动输入数据

　　　　Linux/Mac ：nc

　　　　Windows：cat

　　　　　　nc -lk 9999

　　2.借助于代码，编写一个模拟数据发生器　　

package com.briup.streaming

import java.io.PrintWriter
import java.net.ServerSocket

import scala.io.Source

object MassageServer {

  // 定义随机获取整数的方法
  def index(length: Int) = {
    import java.util.Random
    val rdm = new Random
    rdm.nextInt(length)
  }

  def main(args: Array[String]) {
    println("模拟数据器启动！！！")
    // 获取指定文件总的行数
    val filename ="Spark/ihaveadream.txt";
    val lines = Source.fromFile(filename).getLines.toList
    val filerow = lines.length

    // 指定监听某端口，当外部程序请求时建立连接
    val serversocket = new ServerSocket(9999);

    while (true) {
      //监听9999端口，获取socket对象
      val socket = serversocket.accept()
      //      println(socket)
      new Thread() {
        override def run = {
          println("Got client connected from: " + socket.getInetAddress)

          val out = new PrintWriter(socket.getOutputStream(), true)

          while (true) {
            Thread.sleep(1000)
            // 当该端口接受请求时，随机获取某行数据发送给对方
            val content = lines(index(filerow))

            println (content)

            out.write(content + '
')

            out.flush()
          }
          socket.close()
        }
      }.start()
    }
  }
}

注意事项：

◆ 1.启动 Spark Streaming 之前所作的所有步骤只是创建了执行流程， 程序没有真正
连接上数据源，也没有对数据进行任何操作，只是设定好了所有的执行计划
◆ 2.当 ssc.start()启动后程序才真正进行所有预期的操作
◆ 3.执行会在另一个线程中进行，所以需要调用awaitTermination来等待流计算完成
◆ 4.一个Streaming context只能启动一次
◆ 5.如果模式是本地模式，那么请务必设置local[n] ，n>=2 　　1个用于接收，1个用于处理

package com.briup.streaming

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Duration, StreamingContext}

object MyTestOldAPI {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //设置日志级别
    Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN)

    //1 获取DS
    val conf = new SparkConf().setAppName("MyTestOldAPI").setMaster("local[*]")
    val dss = new StreamingContext(conf, Duration(1000))
    val ds = dss.socketTextStream("localhost", 9999)

    //2 逻辑处理  //统计
    val res = ds.filter(_ != "").flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)

    res.print()

    //3 开启实时处理任务
    dss.start()
    dss.awaitTermination()
    dss.stop()
  }
}