Spark练习之通过Spark Streaming实时计算wordcount程序 Java版本 Scala版本 pom.xml
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import scala.Tuple2;
import java.util.Iterator;
/**
* 实时wordcount程序
*/
public class JavaSparkStreaming {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
//创建SparkConf对象
//要给它设置一个Master属性，但是我们测试的时候使用local模式
//local后面必须跟一个方括号，里面填写一个数字，数字代表了我们用几个线程来执行
//我们的spark streaming程序
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("JavaSparkStreaming");
//创建JavaStreamingContext对象
//类似于Spark Core中的JavaSparkContext，类似于Spark SQL中的SQLContext
//该对象除了接收SparkConf对象外
//还必须接收一个batch interval参数，就是说，每手机多长时间的数据，划分为一个batch进行处理
//当前设置为1秒
JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(1));
//首先，创建输入DStream，代表了一个从数据源（比如kafka、socket）来的持续不断的实时数据流
//调用JavaStreamingContext的socketTextStream()方法，创建一个数据源为socket网络端口的数据流
//JavaReceiverInputDStream代表了一个输入的DStream
//socketTextStream()方法接收两个基本参数，第一个是监听那个主机上的端口，第二个是监听哪个端口
JavaReceiverInputDStream<String> lines = jssc.socketTextStream("localhost", 9999);
//至此，可以理解为JavaReceiverInputDStream中的，每隔一秒，会有一个RDD
//其中封装了这一秒发送过来的数据
//RDD的元素类型为String，即一行一行的文本
//所以，这里JavaReceiverInputDStream的泛型类型为<String>，其实代表了底层的RDD的泛型类型
//开始对接收到的数据，执行计算，使用Spark Core提供的算子，执行应用在DStream中即可
//在底层，实际上是会对DStream中的一个一个的RDD，执行我们应用在DStream上的算子
//产生新的RDD，会作为新DStream中的RDD
JavaDStream<String> words = lines.flatMap(
new FlatMapFunction<String, String>() {
@Override
public Iterator<String> call(String s) throws Exception {
return null;
//return Arrays.asList(line.spilt(" "));
}
}
);
//此时，每秒的数据，一行一行的文本，就会被拆分为多个单词，words DStream中的RDD的元素类型
//即为一个一个的单词
//接着，开始进行flatMap、reduceByKey操作
JavaPairDStream<String, Integer> pairs = words.mapToPair(
new PairFunction<String, String, Integer>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception {
return new Tuple2<String, Integer>(word, 1);
}
}
);
//用Java Streaming开发程序和Java Core很像
//唯一不同的是，Spark Core中的JavaRDD、JavaPairRDD，都变成了JavaDStream、JavaPairDStream
JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = pairs.reduceByKey(
new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
@Override
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
}
);
//每秒中发送到指定socket端口上的数据，都会被line DStream接收到
//然后lines DStream会把每秒的数据，也就是一行一行的文本，诸如hello world，封装为一个RDD
//然后，就会对每秒中对应的RDD，执行后续的一系列算子操作
//比如，对Lines RDD执行了flatMap之后，得到了一个words RDD，作为words DStream中的一个RDD
//以此类推，直到生成最后一个wordCount RDD，作为wordCounts DStream中的一个RDD
//此时，就得到了每秒钟发送过来的数据的单词统计
//注意：Spark Streaming的计算模型，决定了我们必须自己来进行中间缓存的控制
//比如写入redis等缓存
//它的计算模型跟storm是完全不同的，storm是自己编写的一个一个的程序，运行在节点上
//相当于一个一个的对象，可以自己在对象中控制缓存
//但是Spark本身是函数式编程的计算模型，所以，比如在words或pairs DStream中
//没法实例变量进行缓存
//此时，就只能将最后计算出的wordCounts中的一个一个的RDD，写入外部的缓存，或者持久化DB
//最后，每次计算完，都打印一下这一秒钟的单词技术情况
//并休眠5秒钟，以便于我们测试和观察
Thread.sleep(5000);
wordCounts.print();
//对JavaStreamingContext进行后续处理
//必须调用JavaStreamingContext的start()方法，整个Spark Steaming Application才会启动执行
//否则不会执行
jssc.start();
jssc.awaitTermination();
jssc.close();
}
}
Scala版本
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
/**
* wordcount
*/
object ScalaSparkStreaming {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setMaster("ScalaSparkStreaming")
//scala中，创建的是StreamingContext
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
val words = lines.flatMap {
_.split(" ")
}
val pairs = words.map {
word => (word, 1)
}
val wordCounts = pairs.reduceByKey {
_ + _
}
Thread.sleep(5000)
wordCounts.print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}
pom.xml
切记要对应好Spark 和 Scala的版本。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>spark</groupId>
<artifactId>com.spark</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<name>SparkTest</name>
<url>http://maven.apache.org</url>
<properties>
<maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
<spark.version>2.3.0</spark.version>
<hadoop.version>2.6.4</hadoop.version>
<encoding>UTF-8</encoding>
</properties>
<dependencies>
<!-- spark依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
<version></version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
<!-- hadoop依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<pluginManagement>
<plugins>
<!-- 编译java的插件 -->
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.5.1</version>
</plugin>
</plugins>
</pluginManagement>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<executions>
<execution>
<phase>compile</phase>
<goals>
<goal>compile</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
<!-- 打包插件 -->
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>2.4.3</version>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>shade</goal>
</goals>
<configuration>
<filters>
<filter>
<artifact>*:*</artifact>
<excludes>
<exclude>META-INF/*.SF</exclude>
<exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
<exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
</excludes>
</filter>
</filters>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>