Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第十节 Spark Streaming（一)_sparkstreaming sockettextstream

本节主要内容

本节部分内容来自官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html#mllib-operations

1. Spark流式计算简介
2. Spark Streaming相关核心类
3. 入门案例

1. Spark流式计算简介

Hadoop的MapReduce及Spark SQL等只能进行离线计算，无法满足实时性要求较高的业务需求，例如实时推荐、实时网站性能分析等，流式计算可以解决这些问题。目前有三种比较常用的流式计算框架，它们分别是Storm，Spark Streaming和Samza，各个框架的比较及使用情况，可以参见：http://www.csdn.net/article/2015-03-09/2824135。本节对Spark Streaming进行重点介绍，Spark Streaming作为Spark的五大核心组件之一，其原生地支持多种数据源的接入，而且可以与Spark MLLib、Graphx结合起来使用，轻松完成分布式环境下在线机器学习算法的设计。Spark支持的输入数据源及输出文件如下图所示：

在后面的案例实战当中，会涉及到这部分内容。中间的”Spark Streaming“会对输入的数据源进行处理，然后将结果输出，其内部工作原理如下图所示：

Spark Streaming接受实时传入的数据流，然后将数据按批次（batch）进行划分，然后再将这部分数据交由Spark引擎进行处理，处理完成后将结果输出到外部文件。

先看下面一段基于Spark Streaming的word count代码，它可以很好地帮助初步理解流式计算

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

object StreamingWordCount {
   
  def main(args: Array[String]) {
    if (args.length < 1) {
      System.err.println("Usage: StreamingWordCount <directory>")
      System.exit(1)
    }

    //创建SparkConf对象
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("HdfsWordCount").setMaster("local[2]")
    // Create the context
    //创建StreamingContext对象，与集群进行交互
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(20))

    // Create the FileInputDStream on the directory and use the
    // stream to count words in new files created
    //如果目录中有新创建的文件，则读取
    val lines = ssc.textFileStream(args(0))
    //分割为单词
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    //统计单词出现次数
    val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)
    //打印结果
    wordCounts.print()
    //启动Sp
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