Spark Streaming实现黑名单过滤(scala)

该博客介绍了如何使用Spark Streaming结合Scala实现黑名单过滤。通过将访问日志转换为DStream并与黑名单RDD进行left join操作,过滤掉黑名单中的IP地址。详细步骤包括日志和黑名单的转换以及join操作,最后提供了Scala代码示例。

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对于黑名单过滤,采用的是访问日志形成的DStreaml与黑名单列表形成的RDD进行left join的方式,进行过滤。

步骤解读:

日志列表:

20190102,192.168.10.101
20190102,192.168.10.102
20190102,192.168.10.103

将访问日志转换为相应的 DStream
   ==>  (192.168.10.101:20190102,192.168.10.101)(192.168.10.102:20190102,192.168.10.102)(192.168.10.103: 20190102,192.168.101.103)

黑名单列表(前提已知以下ip为黑名单ip)
192.168.10.101
192.168.10.102

黑名单列表转换为相应的 RDD
   ==>(192.168.10.101: true)(192.168.10.101: true)

 

将DStream和RDD进行leftjoin
(192.168.10.101: [<20190102,192.168.10.101>, <true>])  x 
(192.168.10.102: [<20190102,192.168.10.102>, <true>])  x
(192.168.10.103: [<20190102,192.168.10.103>, <false>])  ==> tuple 1

用scala代码实现如下:

package com.fyy.spark.streaming

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

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