SparkStreaming两个小Demo

通过对Spark Streaming的基本使用介绍后,我这次写了两个小DEMO,加深下对其的使用。

一、Spark Streaming处理文件系统数据

流程图为:


通过SparkStreaming来监听一个固定socket上的数据,获取socket上的数据,然后存储到内存中,再对数据做其他操作。由于socket已经占用了一个资源,所以local[N],N线程数要大于1才能有资源腾出给其他操作。

代码如下:

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

/**
  * Spark Streaming处理Socket数据
  *
  * 测试: nc
  */
object NetworkWordCount {


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

 
### Spark Streaming 使用指南与介绍 #### 什么是 Spark Streaming? Spark Streaming 是 Apache Spark 生态系统中的一个重要组件,它建立在 Spark Core 基础之上,用于处理实时数据流。官方将其定义为一种能够从多种数据源(如 Kafka、Flume、Kinesis 或 TCP 套接字)消费并处理数据的高吞吐量、容错性强的实时计算框架[^3]。 #### Spark Streaming 的工作原理 Spark Streaming 将输入的数据流划分为多个小批次(batches),每个批次被当作一个 RDD(弹性分布式数据集)。通过这种方式,Spark Streaming 能够利用 Spark 的核心功能来高效地处理这些小批量数据。其底层实现依赖于至少两条线程:一条负责接收数据(Receiver 线程),另一条则负责处理已接收的数据[^5]。 #### Spark Streaming 与传统 Spark 的主要区别 尽管两者都属于 Spark 生态的一部分,但它们的应用场景存在显著差异。Spark 更适合处理静态大数据集,而 Spark Streaming 则专注于实时流数据的处理。这种差异进一步影响到任务调度、执行方式以及容错机制等多个方面[^2]。 #### 如何使用 Spark Streaming 进行开发? 以下是基于 Scala 编写的简单示例程序,演示了如何使用 `updateStateByKey` 方法维护状态: ```scala import org.apache.spark.streaming.dstream.ReceiverInputDStream import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Demo02_updateStateByKey { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("WordCountWithState") val sc: SparkContext = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("ERROR") // 创建 StreamingContext 对象,并设置时间间隔为 5 秒 val ssc: StreamingContext = new StreamingContext(sc, Seconds(5)) // 设置 checkpoint 目录以支持有状态操作 ssc.checkpoint("./checkpointDir") // 接收来自 socket 数据源的数据 val dataStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) // 执行单词计数逻辑,并更新状态 val statefulCounts = dataStream.flatMap(_.split("\\s+")) .map(word => (word, 1)) .updateStateByKey(updateFunc _) statefulCounts.print() ssc.start() ssc.awaitTermination() } /** * 自定义函数,用于更新每个 key 的状态值 */ def updateFunc(currentValues: Seq[Int], historyValue: Option[Int]): Option[Int] = { val currentSum = currentValues.sum val previousSum = historyValue.getOrElse(0) Some(currentSum + previousSum) } } ``` 此代码片段展示了如何配置 Spark Streaming 应用程序,包括创建上下文环境、指定检查点路径、读取网络套接字数据以及应用状态管理等功能[^4]。 #### 实验目标与学习要点 为了更好地掌握 Spark Streaming 技术,可以通过完成如下实验加深理解: - **对比分析**:研究 Spark Streaming 版本的 Word Count 和 MapReduce 版本之间的异同之处; - **熟悉流程**:深入了解 Spark Streaming 的整体运行机制及其内部架构设计; - **实践探索**:尝试构建自己的实时数据分析项目,验证理论知识的实际效果[^1]。 --- ###
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