Spark-Spark Streaming例子整理(一)

最新推荐文章于 2025-07-18 11:53:17 发布
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分类专栏： 大数据框架
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jianghuxiaojin/article/details/51452593
本文详细介绍了Spark Streaming的功能和使用，包括处理各种数据源、与Scala和Java的实战开发，以及StreamingContext、DStream和Receiver的深度剖析。通过案例展示了基于HDFS的Spark Streaming操作，强调了Spark Streaming的强大及其在大数据实时处理中的重要地位，同时指出其使用难点在于对Spark Streaming本身的深入理解。

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（摘自王家林）

流（Streaming），在大数据时代为数据流处理，就像水流一样，是数据流；既然是数据流处理，就会想到数据的流入、数据的加工、数据的流出。

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Spark-Spark Streaming例子整理(二)
阿里Darker
05-19 5813
Spark Streaming从Flume Poll数据 一、Spark Streaming on Polling from Flume实战 二、Spark Streaming on Polling from Flume源码 第一部分： 推模式(Flume push SparkStreaming) VS 拉模式（SparkStreaming poll Flume）
Spark-Spark Streaming例子整理(三)
阿里Darker
05-19 3520
一、解密SparkStreaming另类在线实验 二、瞬间理解SparkStreaming本质 Spark源码定制，自己动手改进Spark源码，通常在电信、金融、教育、医疗、互联网等领域都有自己不同的业务，如果Sprak官方版本没有你需要的业务功能，你自己可以定制、扩展Spark的功能，满足公司的业务需要。 选择SparkStreaming框架源码研究、二次开发的原因 1、
Spark Streaming 示例
04-03
包含kafka消息中间件的使用和Spark Streaming的示例。
Spark Streaming 应用实例
10-10 250
案例介绍与编程实现 1. 案例介绍 该案例中，我们假设某论坛需要根据用户对站内网页的点击量，停留时间，以及是否点赞，来近实时的计算网页热度，进而动态的更新网站的今日热点模块，把最热话题的链接显示其中。 2. 案例分析 对于某一个访问论坛的用户，我们需要对他的行为数据做一个抽象，以便于解释网页话题热度的计算过程。 首先，我们通过一个向量来定义用户对于某个...
【编程语言】Scala入门
最新发布
大雨的博客
07-18 996
通过本次学习，我们系统地掌握了 Scala 语言的核心知识，从多范式编程的独特魅力，到开发环境的搭建，再到基础语法、函数式编程、面向对象编程以及丰富的集合与容器操作，最后通过实战案例将所学知识应用于实际问题的解决。Scala 的强类型系统保障了代码的健壮性，函数式编程特性使代码简洁高效，面向对象编程则赋予了代码良好的结构和可维护性 。
Spark Streaming实例分析
aaa1117a8w5s6d的专栏
02-02 6058
转载地址：http://www.aboutyun.com/thread-8901-1-1.html 这一章要讲Spark Streaming，讲之前首先回顾下它的用法，具体用法请参照《Spark Streaming编程讲解 》。 Example代码分析 val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1));
spark streaming 小案例
weixin_48370579的博客
07-20 424
spark streaming 实时计算的案例 数据 {"car":"皖A9A7N2","city_code":"340500","county_code":"340522","card":117988031603010,"camera_id":"00001","orientation":"西南","road_id":34052055,"time":1614711895,"speed":36.3...
SparkStreaming应用案例
weixin_44240370的博客
08-16 889
本文将会介绍四个Demo案例，分别是updateStateByKey算子的使用，SparkStreaming写入MySQL，窗口函数使用和黑名单过滤。。。 案例一、updateStateByKey算子的使用 首先先看一下updateStateByKey的介绍 这个算子可以在保持任意状态下去更新信息，但是有两个要求： 状态可以是任意类型 定义状态的更新，要用函数指定更新前的状态和更新后的状态 ...
spark-windows helloword入门例子
03-08
Spark是Apache软件基金会下的一个开源大数据处理框架，它在分布式计算领域有着广泛的应用。这个"spark-windows helloworld入门例子"是专为Windows用户设计的，旨在帮助初学者快速理解和掌握Spark的基本用法。 首先...
spark-streaming-simple-examples
05-28
**Spark Streaming简介** ...通过这样的例子，我们可以看到Spark Streaming如何有效地处理实时数据流，提供实时分析的能力。在实际项目中，根据具体需求，可以扩展这些基本操作，构建更复杂的数据流处理系统。
Spark源码系列（八）Spark Streaming实例分析
weixin_34146410的博客
07-21 150
这一章要讲Spark Streaming，讲之前首先回顾下它的用法，具体用法请参照《Spark Streaming编程指南》。 Example代码分析 val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1)); // 获得一个DStream负责连接 监听端口:地址 val lines = ssc.socketTextStream(ser...
SparkStreaming入门案例
在记录自己编程工作与编程生活的同时，给那些困于无法入门编程世界的朋友提供一点帮助，在有限的生命中给有需要的人尽一点绵薄之力。
11-10 2654
SparkStreaming入门案例一、准备工作二、任务分析三、官网案例四、开发NetWordCount 一、准备工作 实验环境：netcat 安装nc：yum install -y nc 二、任务分析 将nc作为服务器端，用户产生数据；启动sparkstreaming案例中的客户端程序，监听服务器端发送过来的数据，并对其数据进行词频统计，即为流式的wordcount入门程序 三、官网案例 启动nc作为服务器端，执行：nc -l -p 6666，并输入测试数据，如图所示： 启动客户端
【Spark Streaming】Spark Streaming案例
qq_41369191的博客
05-08 382
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...
SparkStreaming简单例子（oldAPI）
weixin_30914981的博客
08-22 168
SparkStreaming简单例子 ◆ 构建第一个Streaming程序：　（wordCount）　 　　◆ Spark Streaming 程序最好以使用Maven或者sbt编译出来的独立应用的形式运行。 　　◆ 准备工作：　　1.引入Spark Streaming的jar　　2.scala流计算import声明　　import org.apache.spark.streami...
SparkStreaming实战案例
TU_JCN的博客
07-11 884
1、单词计数 pom.xml配置： <properties> <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target> <scala.version>2.11.8</scala.version> <spark.v
SparkStreaming的实战案例
weixin_33911824的博客
01-07 424
废话不多说，直接上干货！！！相关依赖： <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF8</project.build.sourceEncoding> <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source> <ma...
Spark Streaming及示例
Joker_Jiang3的博客
07-05 1562
Spark Streaming及示例 一、Spark Streaming介绍 Spark Streaming是近实时(near real time)的小批处理系统 。Spark Streaming是Spark core API的扩展，支持实时数据流的处理，并且具有可扩展，高吞吐量，容错的特点。 数据可以从许多来源获取，如Kafka，Flume，Kinesis或TCP sockets，并且可以使用复杂的算法进行处理，这些算法使用诸如map，reduce，join和window等高级函数表示。 最后，处理后的数
SparkStreaming的案例及应用
Null的博客
05-11 5114
1.案例：通过网络监听端口的方式，实现SparkStreaming的单词计数功能创建Maven项目：&lt;?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?&gt; &lt;project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchem...
sparkstreaming--scala
03-19
### 如何使用 Scala 进行 Spark Streaming 开发 #### 1. 环境准备 为了在 Windows 上使用 Scala 和 Apache Spark 进行开发，首先需要完成必要的环境设置。这包括安装 Scala 并配置其运行环境[^4]。 ```bash # 下载并解压 Scala 安装包到指定目录 https://www.scala-lang.org/download/ # 配置环境变量 SCALA_HOME 和 PATH export SCALA_HOME=/path/to/scala export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin ``` 接着，确保已正确安装 JDK，并将其路径加入 `JAVA_HOME` 中。这是因为在 JVM 上运行的应用程序（如 Scala 和 Spark）都需要 Java 支持。 --- #### 2. 创建 Spark Conf 和 Streaming Context 在编写 Spark Streaming 应用之前，需初始化 `SparkConf` 对象来定义应用程序名称及其执行模式（本地或集群）。随后创建 `StreamingContext` 来管理流式计算任务[^3]。 ```scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} val appName = "MySparkStreamingApp" val master = "local[*]" // 或者 cluster URL 如果是在分布式环境中运行 // 初始化 SparkConf val conf = new SparkConf() .setAppName(appName) .setMaster(master) // 创建 StreamingContext，每秒触发一次批处理操作 val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) ``` 上述代码片段展示了如何构建基本的 Spark 流程框架。其中 `Seconds(1)` 表示每隔一秒会启动一个新的批次作业。 --- #### 3. 数据源接入与 DStream 处理 DStream 是 Spark Streaming 的核心抽象之一，代表连续的数据流。可以通过多种方式获取输入数据流，比如文件系统、套接字连接或者 Kafka 消息队列等[^2]。 以下是基于 Socket 输入的一个简单例子： ```scala // 接收来自网络端口的数据流 (假设服务器监听于 localhost:9999) val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) // 将每一行拆分为单词并统计频率 val words = lines.flatMap(_.split(" ")) val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) // 打印结果至控制台 wordCounts.print() ssc.start() // 启动 StreamingContext ssc.awaitTermination() // 等待终止信号 ``` 此部分实现了从远程主机读取文本消息的功能，并对这些字符串中的词语进行了计数分析。 --- #### 4. RDDs 及其转换逻辑 尽管 Spark Streaming 主要围绕着 DStreams 展开工作，但底层仍然依赖于 RDD（弹性分布式数据集），这意味着开发者也可以利用熟悉的 RDD API 设计复杂的业务流程。 例如，在上面的例子中我们调用了几个常见的方法： - **flatMap**: 把单个记录映射成多个子项； - **map**: 转换每个元素的形式； - **reduceByKey**: 按键聚合数值。 如果需求更加复杂，则可能涉及窗口函数(window functions)，状态维护(stateful operations)等内容。 --- #### 总结 Scala 不仅是一种强大的编程语言，而且它还特别适合用来编写像 Spark 这样的大数据平台上的应用软件，因为两者共享相同的虚拟机架构——Java Virtual Machine(JVM)[^1]。通过本文介绍的方法论，读者应该已经掌握了怎样快速入门 Spark Streaming 的基础技能。
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