spark流式读取hdfs中数据_sparkstreaming消费方式及区别,spark读取hdfs的数据流程

名词解释：

spark streaming：
定义：一个对实时数据进行高容通量、容错处理的流式处理系统，可以对多种数据源进行Map、reduce和join等复杂操作，并将结果保存到外部文件系统、数据库活应用到实时仪表盘。


流式数据：像流水一样一点一点流过来流式数据被封装成二进制的流。
流式处理：同样像流水一样一点点处理。如果全部接受数据以后在处理的话会有很大延迟也会消耗大量内存。
计算流程：Sparkstreaming是将流式计算分解成短小的批处理作业。
spark streaming在内部的处理机制是接收实时流的数据，并根据一定的时间间隔拆分成一批批的数据，然后通过spark Engine处理这批数据，最终得到处理后的一批批结果数据。

#spark-shell

scala>

spark：


一：流式读取数据 方法一


import org.apache.spark._
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._ 

val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(10))

//读取hdfs上/sdzn_yhhx/tours_details/目录下的文件

val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(2))//Seconds(2)刷新间隔时间

val lines = ssc.textFileStream("hdfs://192.168.200.45:8022/sdzn_yhhx/tours_details/")
val words = lines.flatMap(_.split(","))
val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)

wordCounts.print()
wordCounts.saveAsTextFiles("hdfs://192.168.200.45:8022/sdzn_yhhx/spark/")//指定计算结果的存储路径
ssc.start()
ssc.awaitTermination()




最后在hdfs上/sdzn_yhhx/tours_details/目录下的文件动态添加数据文件
可在指定hdfs://192.168.200.45:8022/sdzn_yhhx/spark/下查看计算结果








二：流式读取数据方法二  
编写计算词频的程序：

val lines = sc.textFile("hdfs://192.168.200.45:8022/sdzn_yhhx/tours_details/")

val words = lines.flatMap(_.split(","))
val pairs = words.map(word => (word, 1))
val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)
wordCounts.collect().foreach(println)
wordCounts.stop()