示例 NetworkWordCount

import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * WordCount程序，Spark Streaming消费TCP Server发过来的实时数据的例子：
  *
  * 1、在master服务器上启动一个Netcat server
  * `$ nc -lk 9998` (如果nc命令无效的话，我们可以用yum install -y nc来安装nc)
  *
  *
  */
object LocalNetworkWordCount {
  def main(args: Array[String]) {

    // StreamingContext 编程入口
    //local[2] 启用两个core， 一个线程用于接收数据，一个线程用于处理数据
    //Seconds(1)  每隔一秒钟处理一次
    val ssc = new StreamingContext("local[2]", "LocalNetworkWordCount", Seconds(1),
      System.getenv("SPARK_HOME"), StreamingContext.jarOfClass(this.getClass).toSeq)

    //数据接收器(Receiver)
    //创建一个接收器(ReceiverInputDStream)，这个接收器接收一台机器上的某个端口通过socket发送过来的数据并处理
    val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9998, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)

    //数据处理(Process)
    //处理的逻辑，就是简单的进行word count
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wordPairs = words.map(x => (x, 1))
    val wordCounts = wordPairs.reduceByKey(_ + _)

    //结果输出(Output)
    //将结果输出到控制台
    wordCounts.print()

    //启动Streaming处理流
    ssc.start()

    //等待Streaming程序终止
    // 7 X 24 小时运行，一直等待不会停止
    //注释该行代码后，运行一次便终止（必须打开）
    ssc.awaitTermination()
  }
}

　　NetworkWordCount

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
  * WordCount程序，Spark Streaming消费TCP Server发过来的实时数据的例子：
  *
  * 1、在master服务器上启动一个Netcat server
  * `$ nc -lk 9998` (如果nc命令无效的话，我们可以用yum install -y nc来安装nc)
  *
  * 2、用下面的命令在在集群中将Spark Streaming应用跑起来
   spark-submit --class com.twq.streaming.NetworkWordCount 
   --master spark://master:7077 
   --deploy-mode client 
   --driver-memory 512m 
   --executor-memory 512m 
   --total-executor-cores 4 
   --executor-cores 2 
   /home/hadoop-twq/spark-course/streaming/spark-streaming-basic-1.0-SNAPSHOT.jar
  */
object NetworkWordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("NetworkWordCount")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // StreamingContext 编程入口
    val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1))

    //数据接收器(Receiver)
    //创建一个接收器(ReceiverInputDStream)，这个接收器接收一台机器上的某个端口通过socket发送过来的数据并处理
    //  StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2  通过该方式存储在内存中  先放入内存中，内存不够放在磁盘中，以字节的方式储存，储存两份
    val lines = ssc.socketTextStream("master", 9998, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2)

    //数据处理(Process)
    //处理的逻辑，就是简单的进行word count
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wordPairs = words.map(x => (x, 1))
    val wordCounts = wordPairs.reduceByKey(_ + _)

    //结果输出(Output)
    //将结果输出到控制台
    wordCounts.print()

    //启动Streaming处理流
    ssc.start()

    //等待Streaming程序终止
    ssc.awaitTermination()
  }
}

　　

import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * WordCount程序，Spark Streaming消费TCP Server发过来的实时数据的例子：
  *
  * 1、在master服务器上启动一个Netcat server
  * `$ nc -lk 9998` (如果nc命令无效的话，我们可以用yum install -y nc来安装nc)
  *
  * 2、用下面的命令在在集群中将Spark Streaming应用跑起来
 spark-submit --class com.twq.streaming.NetworkWordCountDetail 
   --master spark://master:7077 
   --deploy-mode client 
   --driver-memory 512m 
   --executor-memory 512m 
   --total-executor-cores 4 
   --executor-cores 2 
   /home/hadoop-twq/spark-course/streaming/spark-streaming-basic-1.0-SNAPSHOT.jar
  */
object NetworkWordCountDetail {
  def main(args: Array[String]) {
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("NetworkWordCount")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // Create the context with a 1 second batch size

    //1、StreamingContext 是 Spark Streaming程序的入口，那么StreamingContext和SparkContext的关系是什么呢？
    //1.1、StreamingContext需要持有一个SparkContext的引用
    val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1))

    //1.2、如果SparkContext没有启动的话，我们可以用下面的代码启动一个StreamingContext
    val ssc2 = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1)) //这行代码会在内部启动一个SparkContext
    ssc.sparkContext //可以从StreamingContext中获取到SparkContext
    //1.3、对StreamingContext调用stop的话，可能会将SparkContext stop掉，
    // 如果不想stop掉SparkContext，我们可以调用
    ssc.stop(false)

    sc.stop()

    //2：StreamingContext的注意事项：
    // 2.1、在同一个时间内，同一个JVM中StreamingContext只能有一个
    // 2.2、如果一个StreamingContext启动起来了，
    //    那么我们就不能为这个StreamingContext添加任何的新的Streaming计算
    // 2.3、如果一个StreamingContext被stop了，那么它不能再次被start
    // 2.4、一个SparkContext可以启动多个StreamingContext，
    //    前提是前面的StreamingContext被stop掉了，而SparkContext没有被stop掉

    //创建一个接收器(ReceiverInputDStream)，这个接收器接收一台机器上的某个端口通过socket发送过来的数据并处理
    val lines = ssc.socketTextStream("master", 9998, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)

    //处理的逻辑，就是简单的进行word count
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)

    //将结果输出到控制台
    wordCounts.print()
 
    //启动Streaming处理流
    ssc.start()

    //等待Streaming程序终止
    ssc.awaitTermination()
  }
}

　　

☛ DStream(Discretized Stream 离散化流)特点

一个依赖父DStream的列表（依赖利于容错）

一个生成RDD的时间间隔（Batch Interavl）

一个生成RDD的函数（DStream 到 RDD 的转换）

 

1、Spark Streaming将输入数据流切分成Batches，然后存储在Spark的内存中

2、生成Spark jobs(RDD的转换和Actions操作)来处理每一个batch