Spark Streaming实战之黑名单过滤_第1关:套接字流实现黑名单过滤

1.需求场景

访问日志：

201801,zs
201802,ls
201803,ww
.....

黑名单：

zs,ls...

现在需要把黑名单中的人从访问日志中给过滤掉，然后得到一份新的访问日志

2.思路分析

要实现上边的需求，首先要进行思路分析，即如何实现

我们可以把黑名单数据先变成一个RDD，将它变成(zs,true) (ls,true)这样的形式，然后再将访问日志变成(zs,<201801,zs>) (ls,<201802,ls>)  (ww,<201803,ww>)的形式，使用leftjoin把它们变成(zs,[<201801,zs>,true]) (ls,[<201802,ls>,true])  (ww,[<201803,ww>,true])的形式，如果是true的话就输出

3.代码实现

package cn.ysjh
 
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
 
object TranFormSpark {
 
  def main(args: Array[String]): Unit = {
 
    val cf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("TranForm").setMaster("local[2]")
 
    val stream: StreamingContext = new StreamingContext(cf,Seconds(5))
 
 
    /*
    构建黑名单
     */
    val block = List("zs","ls")
 
    val blocks: RDD[(String, Boolean)] = stream.sparkContext.parallelize(block).map(x => (x,true))
 
 
    val socket: ReceiverInputDStream[String] = stream.socketTextStream("192.168.220.134",6789)
 
    val result: DStream[String] = socket.map(x => (x.split(",")(1), x)).transform(rdd => {
      rdd.leftOuterJoin(blocks)
        .filter(x => x._2._2.getOrElse(false) != true)
        .map(x => x._2._1)
    })
    
    result.print()
 
    
    stream.start()
 
    stream.awaitTermination()
 
 
  }
 
}

4.运行测试

在虚拟机中使用nc来输送socket数据，，然后看在IDEA中Spark Streaming程序的运行结果