SparkStreaming HDFS监控目录

SparkStreaming HDFS


以下代码一直读取不了hdfs文件,且没有报错。最后发现是linux时间与本地环境没有进行时间同步。

package org.example.sparkstreaming

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SparkStreaming_HDFS {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
    Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF)

    val conf=new SparkConf().setAppName("Streaming Word Count OnLine").setMaster("local[2]")
    val ssc=new StreamingContext(conf,Seconds(6))
    val lines=ssc.textFileStream("hdfs://192.168.172.131:9000/spark/")
    val words=lines.flatMap(_.split(" ")).map(word=>(word,1)).reduceByKey(_+_)
    words.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

### 使用 Spark Streaming 实现 HDFS 上的实时数据处理 #### 创建 Spark Streaming 应用程序 为了实现基于 HDFS 的实时数据处理,首先需要初始化 `StreamingContext` 对象。这是构建任何 Spark Streaming 程序的基础[^4]。 ```python from pyspark import SparkConf, SparkContext from pysspark.streaming import StreamingContext conf = SparkConf().setAppName("HDFSSparkStreamingExample").setMaster("local[2]") sc = SparkContext.getOrCreate(conf=conf) ssc = StreamingContext(sc, batchDuration=10) # 设置批处理时间为10秒 ``` #### 配置输入源 接着定义从哪里读取数据流。对于来自文件系统的输入,可以使用 `fileStream()` 方法指定监控目录路径,在该位置新创建的文件会被自动检测并作为新的数据批次加载进来[^1]。 ```python lines = ssc.textFileStream('hdfs://localhost:9000/user/yourname/input') words = lines.flatMap(lambda line: line.split()) pairs = words.map(lambda word: (word, 1)) wordCounts = pairs.reduceByKey(lambda x, y: x + y) ``` 这里假设每行文本代表一条记录,并简单地统计单词频率作为示范操作;实际应用场景下可以根据需求调整解析逻辑。 #### 数据转换与持久化 完成初步的数据清洗之后,可能还需要进一步执行诸如过滤、映射等更多复杂的变换动作。值得注意的是,如果希望将中间结果保存回分布式存储系统,则可以通过调用 `.saveAsTextFiles()` 或者其他相应的方法来达成目的[^3]。 ```python outputPath = 'hdfs://localhost:9000/user/yourname/output' wordCounts.saveAsTextFiles(outputPath, suffix='.txt') ``` #### 启动及停止应用程序 最后一步就是启动上下文实例开始监听事件流入,并通过优雅的方式结束整个流程: ```python try: ssc.start() # 开始接收数据 ssc.awaitTermination() # 等待终止信号 except KeyboardInterrupt: print("\nStopping gracefully...") finally: ssc.stop(stopSparkContext=True, stopGracefully=True) ``` 以上就是一个完整的利用 Spark Streaming 结合 HDFS 进行基本实时分析工作的框架示例。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值