spark stream入门案例:netcat准实时处理wordCount(scala 编程)

目录

案例需求

代码

结果

解析


案例需求:

使用netcat工具向9999端口不断的发送数据,通过SparkStreaming读取端口数据并统计不同单词出现的次数

-- 1. Spark从socket中获取数据:一行一行的获取

-- 2. Driver程序执行时,streaming处理过程不能结束

-- 3. 采集器在正常情况下启动后就不应该停止,除非特殊情况

-- 4. 采集器位于一个executor中,是一个线程,执行时需要一个核,如果设定的总核数为1时,那么在运行时因为没有核数,所以不会有打印结果,所以sparkStreaming使用的核数至少为2个

-- 5. print()方法,默认是打印10行结果

-- 6. netcat的指令:

Scala 复制代码
      在Windows下:nc -lp 9999
      在linux下: nc -lk 9999
代码:
Scala 复制代码
package cn.olo.stream

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

object StreamDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 连接SparkStreaming
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkStreaming")
    /*
  1.方法:StreamingContext(形参)
  2.形参:
    形参1:conf: SparkConf:spark配置对象
    形参2:batchDuration: Duration:采集时间
 */
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf,Seconds(5))

    // 需求:使用netcat工具向9999端口不断的发送数据,通过SparkStreaming读取端口数据并统计不同单词出现的次数

    // 1. 获取netcat工具9999端口的连接,并开始接收数据
    // 从socket中获取数据:一行一行的获取

    val socketDS: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("localhost",9999)

    // 2. 数据处理
    val wordDS: DStream[String] = socketDS.flatMap(_.split(" "))

    val wordToSumDS: DStream[(String, Int)] = wordDS.map((_,1)).reduceByKey(_ + _ )

    // 3. 打印数据
    wordToSumDS.print()

    // 4. Driver程序执行时,streaming处理过程不能结束

    // 采集器在正常情况下启动后就不应该停止,除非特殊情况

    // 启动采集器
    ssc.start()

    // 等待采集器的结束
    ssc.awaitTermination()


  }

}
结果:

解析:

a、采集周期时间之间,每一个采集周期生成一个RDD,按照时间的顺序依次进行

b、在每一个采集周期内,会执行wordcount计算,最终得出:统计出每一个采集周期时间的wordcount

相关推荐
翰林小院10 小时前
【大数据专栏】流式处理框架-Apache Fink
大数据·flink
孟意昶11 小时前
Spark专题-第一部分:Spark 核心概述(2)-Spark 应用核心组件剖析
大数据·spark·big data
IT学长编程12 小时前
计算机毕业设计 基于Hadoop的健康饮食推荐系统的设计与实现 Java 大数据毕业设计 Hadoop毕业设计选题【附源码+文档报告+安装调试】
java·大数据·hadoop·毕业设计·课程设计·推荐算法·毕业论文
AAA修煤气灶刘哥12 小时前
Kafka 入门不踩坑!从概念到搭环境,后端 er 看完就能用
大数据·后端·kafka
虫小宝13 小时前
返利app的消息队列架构:基于RabbitMQ的异步通信与解耦实践
分布式·架构·rabbitmq
We....14 小时前
Java分布式编程:RMI机制
java·开发语言·分布式
在未来等你14 小时前
Elasticsearch面试精讲 Day 18:内存管理与JVM调优
大数据·分布式·elasticsearch·搜索引擎·面试
We....14 小时前
Java 分布式缓存实现:结合 RMI 与本地文件缓存
java·分布式·缓存
Chasing__Dreams14 小时前
kafka--基础知识点--5.3--producer事务
分布式·kafka
小枫编程15 小时前
Spring Boot 调度任务在分布式环境下的坑:任务重复执行与一致性保证
spring boot·分布式·后端