【Spark Streaming】Spark Streaming案例_使用 spark streaming连接master 虚拟机的9999 端口获取数据,以下选项*正确

目录

WordCount

需求&准备

代码

updateStateByKey

reduceByKeyAndWindow

• WordCount

• 需求&准备

1.首先在linux服务器上安装nc工具，nc是netcat的简称，原本是用来设置路由器,我们可以利用它向某个端口发送数据

yum install -y nc

2.启动一个服务端并开放9999端口,等一下往这个端口发数据

nc -lk 9999

3.发送数据

• 代码

//创建sparkConf
val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test01")
 
//创建SparkContext
val sc = new SparkContext(conf)
sc.setLogLevel("WARN")
 
//创建StreamingContext
var ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(5))
 
//接收数据
val dataDStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("node01", 9999)
 
//根据业务逻辑进行计算
val wordCount: DStream[(String, Int)] = dataDStream.flatMap(x => x.split(" ")).map(line => (line, 1)).reduceByKey(_ + _)
 
//打印数据
wordCount.print()
 
//开启计算任务
ssc.start()
 
//等待关闭任务
ssc.awaitTermination()

问题：每个批次的单词次数都被正确的统计出来，但是结果不能累加

• updateStateByKey

如果需要累加需要使用updateStateByKey(func)来更新状态

def main(args: Array[String]): Unit = {
  //创建sparkConf
  val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test01")
 
  //创建SparkContext
  val sc = new SparkContext(conf)
  sc.setLogLevel("WARN")
 
  //创建StreamingContext
  var ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(5))
 
  //设置临时数据存放位置
  ssc.checkpoint("./tmpCount")
 
  //接收数据
  val dataDStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("node01", 9999)
 
  //根据业务逻辑进行计算
  val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = dataDStream.flatMap(x => x.split(" ")).map(line => (line, 1))
  val wordCount: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.updateStateByKey(updateFunc)
 
  //打印数据
  wordCount.print()
 
  //开启计算任务
  ssc.start()
 
  //等待关闭任务
  ssc.awaitTermination()
}
 
//计算的方法
def updateFunc(currentValues:Seq[Int], historyValue:Option[Int] ):Option[Int] ={
  // currentValues当前值
  // historyValue历史值
  val result: Int = currentValues.sum + historyValue.getOrElse(0)
  Some(result)
}

• reduceByKeyAndWindow

滑动窗口转换操作的计算过程如下图所示，我们可以事先设定一个滑动窗口的长度(也就是窗口的持续时间)，并且设定滑动窗口的时间间隔(每隔多长时间执行一次计算)，比如设置滑动窗口的长度(也就是窗口的持续时间)为24H,设置滑动窗口的时间间隔(每隔多长时间执行一次计算)为1H，那么意思就是:每隔1H计算最近24H的数据

//创建sparkConf
val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test01")
 
//创建SparkContext
val sc = new SparkContext(conf)
sc.setLogLevel("WARN")
 
//创建StreamingContext
var ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(5))
 
//设置临时数据存放位置
ssc.checkpoint("./tmpCount")
 
//接收数据
val dataDStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("node01", 9999)
 
//根据业务逻辑进行计算
val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = dataDStream.flatMap(x => x.split(" ")).map(line => (line, 1))
 
//第一个参数为需要执行的操作
//第二个参数为窗口宽度
//第三个参数为滑动距离
val wordCount: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKeyAndWindow((x: Int, y: Int) => x + y,Seconds(10),Seconds(5) )
 
//打印数据
wordCount.print()
 
//开启计算任务
ssc.start()
 
//等待关闭任务
ssc.awaitTermination()