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标题: 【郑州校区】spark笔记之DStream操作实战 [打印本页]

作者: 我是楠楠 时间: 2018-8-13 15:43
标题: 【郑州校区】spark笔记之DStream操作实战
本帖最后由我是楠楠于 2018-8-13 15:46 编辑

【郑州校区】spark笔记之DStream操作实战

5.1 SparkStreaming接受socket数据，实现单词计数WordCount
5.1.1 架构图

5.1.2 实现流程

（1）安装并启动生产者

首先在linux服务器上用YUM安装nc工具，nc命令是netcat命令的简称,它是用来设置路由器。我们可以利用它向某个端口发送数据。

yum install -y nc

（2）通过netcat工具向指定的端口发送数据

nc -lk 9999

（3）编写Spark Streaming程序

[AppleScript] 纯文本查看 复制代码

package cn.test.spark

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * sparkStreming流式处理接受socket数据，实现单词统计
  */
object  SparkStreamingTCP {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
//配置sparkConf参数
val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingTCP").setMaster("local[2]")
//构建sparkContext对象
val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf)
//设置日志输出级别
sc.setLogLevel("WARN")
//构建StreamingContext对象，每个批处理的时间间隔
val scc: StreamingContext = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
//注册一个监听的IP地址和端口  用来收集数据
val lines: ReceiverInputDStream[String] = scc.socketTextStream("192.168.200.160",9999)
//切分每一行记录
val words: DStream[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
//每个单词记为1
val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = words.map((_,1))
//分组聚合
val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKey(_+_)
//打印数据
result.print()
scc.start()
scc.awaitTermination()
  }
}

由于使用的是本地模式"local[2]"所以可以直接在本地运行该程序

注意：要指定并行度，如在本地运行设置setMaster("local[2]")，相当于启动两个线程，一个给receiver，一个给computer。如果是在集群中运行，必须要求集群中可用core数大于1。

5.1.3 执行查看效果

（1）先执行nc -lk 9999

（2）然后在执行以上代码

（3）不断的在（1）中输入不同的单词，观察IDEA控制台输出

现象：sparkStreaming每隔5s计算一次当前5s内的数据，然后将每个批次的数据输出。

5.2 SparkStreaming接受socket数据，实现所有批次单词计数结果累加

在上面的那个案例中存在这样一个问题：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！如果将所有批次的结果数据进行累加使用

updateStateByKey(func)来更新状态.

5.2.1 架构图

5.2.2 实现流程

（2）安装并启动生成者

首先在linux服务器上用YUM安装nc工具，nc命令是netcat命令的简称,都是用来设置路由器。我们可以利用它向某个端口发送数据。

yum install -y nc

（2）启动一个服务端并监听9999端口

nc-lk 9999

向指定的端口发送数据

（3）编写Spark Streaming程序

[AppleScript] 纯文本查看 复制代码

package cn.test.spark

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * sparkStreaming流式处理，接受socket数据，实现单词统计并且每个批次数据结果累加
  */
object SparkStreamingTCPTotal {

  //newValues 表示当前批次汇总成的(word,1)中相同单词的所有的1
  //runningCount 历史的所有相同key的value总和
  def updateFunction(newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int]): Option[Int] = {
val newCount =runningCount.getOrElse(0)+newValues.sum
Some(newCount)
  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {

//配置sparkConf参数
val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingTCPTotal").setMaster("local[2]")
//构建sparkContext对象
val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf)
//设置日志输出的级别
sc.setLogLevel("WARN")
//构建StreamingContext对象，每个批处理的时间间隔
val scc: StreamingContext = new StreamingContext(sc, Seconds(5))
//设置checkpoint路径，当前项目下有一个ck目录
scc.checkpoint("./ck")
//注册一个监听的IP地址和端口  用来收集数据
val lines: ReceiverInputDStream[String] = scc.socketTextStream("192.168.200.160", 9999)
//切分每一行记录
val words: DStream[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
//每个单词记为1
val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = words.map((_, 1))
//累计统计单词出现的次数
val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.updateStateByKey(updateFunction)
result.print()
scc.start()
scc.awaitTermination()
  }
}

通过函数updateStateByKey实现。根据key的当前值和key的之前批次值，对key进行更新，返回一个新状态的DStream

5.2.3 执行查看效果

（1）先执行nc -lk 9999

（2）然后在执行以上代码

（3）不断的在（1）中输入不同的单词，观察IDEA控制台输出

现象：sparkStreaming每隔5s计算一次当前5s内的数据，然后将每个批次的结果数据累加输出。

5.3 SparkStreaming开窗函数reduceByKeyAndWindow，实现单词计数5.3.1 架构图

5.3.2 实现流程

（1）安装并启动生成者

首先在linux服务器上用YUM安装nc工具，nc命令是netcat命令的简称,都是用来设置路由器。我们可以利用它向某个端口发送数据。

yum install -y nc

（2）启动一个服务端并监听9999端口

nc-lk 9999

向指定的端口发送数据

（3）编写Spark Streaming程序

[AppleScript] 纯文本查看 复制代码

package cn.test.spark

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * sparkStreming开窗函数---统计一定时间内单词出现的次数
  */
object SparkStreamingTCPWindow {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
//配置sparkConf参数
val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingTCPWindow").setMaster("local[2]")
//构建sparkContext对象
val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf)
sc.setLogLevel("WARN")
//构建StreamingContext对象，每个批处理的时间间隔
val scc: StreamingContext = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
//注册一个监听的IP地址和端口  用来收集数据
val lines: ReceiverInputDStream[String] = scc.socketTextStream("192.168.200.160",9999)
//切分每一行记录
val words: DStream[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
//每个单词记为1
val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = words.map((_,1))
//reduceByKeyAndWindow函数参数意义：
// windowDuration:表示window框住的时间长度，如本例5秒切分一次RDD，框10秒，就会保留最近2次切分的RDD
//slideDuration:  表示window滑动的时间长度，即每隔多久执行本计算
val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKeyAndWindow((a:Int,b:Int)=>a+b,Seconds(10),Seconds(5))
result.print()
scc.start()
scc.awaitTermination()
  }
}

5.3.3 执行查看效果（1）先执行nc -lk 9999

（2）然后在执行以上代码

（3）不断的在（1）中输入不同的单词，观察IDEA控制台输出

现象：sparkStreaming每隔5s计算一次当前在窗口大小为10s内的数据，然后将结果数据输出。

5.4 SparkStreaming开窗函数统计一定时间内的热门词汇5.4.1 架构图

5.4.2 实现流程

（1）安装并启动生产者

首先在linux服务器上用YUM安装nc工具，nc命令是netcat命令的简称,都是用来设置路由器。我们可以利用它向某个端口发送数据。

yum install -y nc

（2）启动一个服务端并监听9999端口

nc -lk 9999

向指定的端口发送数据

（3）编写Spark Streaming程序

[AppleScript] 纯文本查看 复制代码

package cn.test.spark



import org.apache.spark.rdd.RDD

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}

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

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}



/**

  * sparkStreming开窗函数应用----统计一定时间内的热门词汇

  */

object SparkStreamingTCPWindowHotWords {



  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //配置sparkConf参数

    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingTCPWindowHotWords").setMaster("local[2]")

    //构建sparkContext对象

    val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf)

    sc.setLogLevel("WARN")

    //构建StreamingContext对象，每个批处理的时间间隔

    val scc: StreamingContext = new StreamingContext(sc,Seconds(5))

    //注册一个监听的IP地址和端口  用来收集数据

    val lines: ReceiverInputDStream[String] = scc.socketTextStream("192.168.200.160",9999)

    //切分每一行记录

    val words: DStream[String] = lines.flatMap(_.split(" "))

    //每个单词记为1

    val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = words.map((_,1))

    //reduceByKeyAndWindow函数参数意义：

    // windowDuration:表示window框住的时间长度，如本例5秒切分一次RDD，框10秒，就会保留最近2次切分的RDD

    //slideDuration:  表示window滑动的时间长度，即每隔多久执行本计算

    val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKeyAndWindow((a:Int,b:Int)=>a+b,Seconds(10),Seconds(5))

    val data=result.transform(rdd=>{

      //降序处理后，取前3位

      val dataRDD: RDD[(String, Int)] = rdd.sortBy(t=>t._2,false)

      val sortResult: Array[(String, Int)] = dataRDD.take(3)

      println("--------------print top 3 begin--------------")

      sortResult.foreach(println)

      println("--------------print top 3 end--------------")

      dataRDD

    })

    data.print()

    scc.start()

    scc.awaitTermination()

  }

}

5.4.3 执行查看效果

（1）先执行nc -lk 9999

（3）然后在执行以上代码

（3）不断的在（1）中输入不同的单词，观察IDEA控制台输出

现象：sparkStreaming每隔5s计算一次当前在窗口大小为10s内的数据，然后将单词出现次数最多的前3位进行输出打印。

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