spark学习常用的操作

首先，使用 ScalaIDE 或 IDEA 创建 Scala 的 Maven 工程。需要用到 spark-core，spark-sql，spark-streaming 的 jar 包，pom 文件如下：

<properties>
<spark.version>2.1.0</spark.version>
<scala.version>2.11</scala.version>
</properties>

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_${scala.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_${scala.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_${scala.version}</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
</dependencies>

一、创建 SparkContext 对象
package core

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.log4j.Logger
import org.apache.log4j.Level

object Demo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// Spark使用log4j打印日志，为了避免程序执行过程中产生过多的日志，添加如下两行代码
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR)
Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF)

// 先创建SparkConf，再通过SparkConf创建SparkContext
val conf = new SparkConf().setAppName("demo").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)

// 进行词频统计
val rdd = sc.textFile("hdfs://qujianlei:9000/data/data.txt").
flatMap(_.split(" ")).
map(x => (x, 1)).
reduceByKey(_+_).
saveAsTextFile("hdfs://qujianlei:9000/output/spark/0214")

sc.stop()
}
}

二、创建 SQLContext 对象
1. 通过 new SQLContext 对象的方式
package sql

import org.apache.log4j.Level
import org.apache.log4j.Logger
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.SparkContext

case class People(id:Int, name:String, age:Int)

object Demo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// Spark使用log4j打印日志，为了避免程序执行过程中产生过多的日志，添加如下两行代码
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR)
Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF)

// new SQLContext的方式创建SQLContext
val conf = new SparkConf().setAppName("demo").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlc = new SQLContext(sc)

// 导入SQLContext的隐式转换函数toDF
import sqlc.implicits._

val peopleRDD = sc.textFile("d:/students.txt").
map(_.split(" ")).
map(x => People(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt))

// 将RDD转换成DataFrame
val peopleDF = peopleRDD.toDF

// 将DataFrame注册成表
peopleDF.createOrReplaceTempView("people")

// 通过SQLContext执行查询
sqlc.sql("select * from people").show()

sc.stop()
}
}

2. 通过 Spark2.0 引入的 SparkSession 间接访问 SQLContext，SparkContext
package sql

import org.apache.log4j.Level
import org.apache.log4j.Logger
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.SparkSession

case class People(id:Int, name:String, age:Int)

object Demo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// Spark使用log4j打印日志，为了避免程序执行过程中产生过多的日志，添加如下两行代码
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR)
Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF)

// 通过sparkSession来间接访问SQLContext
val spark = SparkSession.builder().appName("demo").master("local").getOrCreate()

// 导入SQLContext的隐式转换函数toDF
import spark.sqlContext.implicits._
// 下面这种导入方式也可以
// import spark.implicits

val peopleRDD = spark.sparkContext.textFile("d:/students.txt").
map(_.split(" ")).
map(x => People(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt))

// 将RDD转换成DataFrame
val peopleDF = peopleRDD.toDF

// 将DataFrame注册成表
peopleDF.createOrReplaceTempView("people")

// 通过SQLContext执行查询
spark.sqlContext.sql("select * from people").show()
// 下面这种方式也可以
// spark.sql("select * from people").show()

spark.stop()
}
}

三、创建 StreamingContext 对象
package streaming

import org.apache.log4j.Level
import org.apache.log4j.Logger
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.streaming.Seconds
import org.apache.spark.storage.StorageLevel

object SocketStream {
def main(args: Array[String]): Unit = {
System.setProperty("hadoop.home.dir", "F:\第七期\hadoop-2.7.3\hadoop-2.7.3");

// 为了避免执行过程中打印过多的日志
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF)

// local[x]这里，x的值至少为2，表示有两个线程执行流计算，一个接受数据，一个处理数据
// 如果将程序提交到Spark集群上运行，同理，至少保证CPU有2个核心
val conf = new SparkConf().setAppName("demo").setMaster("local[2]")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(3))

val socketStream = ssc.socketTextStream("192.168.0.1", 1234, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)

socketStream.print()

ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}

启动程序，在 Linux 上启动 netcat：nc -l -p 1234，发送数据：