WordCount案例
案例一：
import org.apache.spark.streaming._
val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5));
val lines = ssc.textFileStream("file:///home/software/stream");
//val lines = ssc.textFileStream("hdfs://hadoop01:9000/wordcount");
val words = lines.flatMap(_.split(" "));
val wordCounts = words.map((_,1)).reduceByKey(_+_);
wordCounts.print();
ssc.start();
基本概念
1. StreamingContext
StreamingContext是Spark Streaming编程的最基本环境对象，就像Spark编程中的SparkContext一样。StreamingContext提供最基本的功能入口，包括从各途径创建最基本的对象DStream（就像Spark编程中的RDD）。
创建StreamingContext的方法很简单，生成一个SparkConf实例，设置程序名，指定运行周期（示例中是5秒），这样就可以了：
val conf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingWordCount")
val sc=new SparkContext(conf)
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(5))
运行周期为5秒，表示流式计算每间隔5秒执行一次。这个时间的设置需要综合考虑程序的延时需求和集群的工作负
载，应该大于每次的运行时间。
StreamingContext还可以从一个现存的org.apache.spark.SparkContext创建而来，并保持关联，比如上面示例中的创建方法：
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(5))
StreamingContext创建好之后，还需要下面这几步来实现一个完整的Spark流式计算：
（1）创建一个输入DStream，用于接收数据；
（2）使用作用于DStream上的Transformation和Output操作来定义流式计算（Spark程序是使用Transformation和Action操作）；
（3）启动计算，使用streamingContext.start()；
（4）等待计算结束（人为或错误），使用streamingContext.awaitTermination()；
（5）也可以手工结束计算，使用streamingContext.stop()。
2. DStream抽象
DStream（discretized stream）是Spark Streaming的核心抽象，类似于RDD在Spark编程中的地位。DStream表示连续的数据流，要么是从数据源接收到的输入数据流，要求是经过计算产生的新数据流。DStream的内部是一个RDD序列，每个RDD对应一个计算周期。比如，在上面的WordCount示例中，每5秒一个周期，那么每5秒的数据都分别对应一个RDD，如图所示，图中的时间点1、2、3、4代表连续的时间周期。
所有应用在DStream上的操作，都会被映射为对DStream内部的RDD上的操作，比如上面的WordCount示例中对lines DStream的flatMap操作，如下图
RDD操作将由Spark核心来调度执行，但DStream屏蔽了这些细节，给开发者更简洁的编程体验。当然，我们也可以直接对DStream内部的RDD进行操作（后面会讲到）。
案例二：
经过测试，案例一代码确实可以监控指定的文件夹处理其中产生的新的文件
但数据在每个新的周期到来后，都会重新进行计算
而如果需要对历史数据进行累计处理 该怎么做呢？
SparkStreaming提供了checkPoint机制，首先需要设置一个检查点目录，在这个目录，存储了历史周期数据。通过在临时文件中存储中间数据 为历史数据累计处理提供了可能性
import org.apache.spark.streaming._
val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5));
ssc.checkpoint("file:///home/software/chk");
val lines = ssc.textFileStream("file:///home/software/stream");
val result= lines.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).updateStateByKey{(seq, op:Option[Int]) =>
{ Some(seq.sum +op.getOrElse(0)) }}
result.print();
ssc.start();
updateStateByKey 方法说明：
1.seq:是一个序列，存的是某个key的历史数据
2.op:是一个值，是某个key当前的值
比如： (hello,1)
①seq里是空的，Some(1)=>Some（返回的是历史值的和+当前值）
②(hello,2)，seq(1) op=2 Some(1+2)
③(hello,1) , seq(1,2) op=1 Some(3+1)
案例三：
但是这上面的例子里所有的数据不停的累计 一直累计下去
很多的时候我们要的也不是这样的效果 我们希望能够每隔一段时间重新统计下一段时间的数据，并且能够对设置的批时间进行更细粒度的控制，这样的功能可以通过滑动窗口的方式来实现。
在DStream中提供了如下的和滑动窗口相关的方法：
window(windowLength, slideInterval)
windowLength：窗口长度
slideInterval：滑动区间
countByWindow(windowLength, slideInterval)
reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval)
reduceByKeyAndWindow(func, windowLength, slideInterval, [numTasks])
reduceByKeyAndWindow(func, invFunc, windowLength, slideInterval, [numTasks])
countByValueAndWindow(windowLength, slideInterval, [numTasks])
可以通过以上机制改造案例
import org.apache.spark.streaming._
val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(1));
ssc.checkpoint("file:///home/software/chk");
val lines = ssc.textFileStream("file:///home/software/stream");
val result = lines.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKeyAndWindow((x:Int,y:Int)=>x+y, Seconds(5), Seconds(5) ).print()
ssc.start();
注意：窗口长度和滑动长度必须是batch size的整数倍
此外，使用窗口机制，必须要设定检查点目录