大数据之Spark Streaming

Spark Streaming简介

Spark Streaming是核心Spark API的扩展，可实现可扩展、高吞吐量、可容错的实时数据流处理。数据可以从诸如Kafka，Flume，Kinesis或TCP套接字等众多来源获取，并且可以使用由高级函数（如map，reduce，join和window）开发的复杂算法进行流数据处理。最后，处理后的数据可以被推送到文件系统，数据库和实时仪表板。而且，您还可以在数据流上应用Spark提供的机器学习和图处理算法

Spark Streaming的特点

Spark Streaming的内部结构

在内部，它的工作原理如下。Spark Streaming接收实时输入数据流，并将数据切分成批，然后由Spark引擎对其进行处理，最后生成“批”形式的结果流。

Spark Streaming将连续的数据流抽象为discretizedstream或DStream。在内部，DStream 由一个RDD序列表示。

案例：NetworkWordCount

由于在本案例中需要使用netcat网络工具，所以需要先安装
Linux命令
yum install nc

**启动netcat数据流服务器，并监听端口：1234
命令：nc -l -p 1234
服务器端

启动客户端
bin/run-example streaming.NetworkWordCount localhost 1234
客户端：

（一定注意）：如果要执行本例，必须确保机器cpu核数大于2

开发自己的NetworkWordCount

（一定注意）：
val sparkConf = new SparkConf().setAppName(“NetworkWordCount”).setMaster(“local[2]”)

官方的解释：

import org.apac