Spark Streaming核心概念一（StreamingContext）

一、StreamingContext

初始化一个Spark Streaming程序时必须要创建StreamingContext作为程序的入口。

example:

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._ // not necessary since Spark 1.3

// Create a local StreamingContext with two working thread and batch interval of 1 second.
// The master requires 2 cores to prevent a starvation scenario.

val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))  //Seconds(1)设定切分的批次，必须设置，多久执行一次，根据需求和集群资源确定

二、StreamingContext的使用

一旦StreamingContext定义好以后，就可以做如下的事情

1定义输入源通过创建输入DStreams

2.定义流的操作使用transformation输出操作到Dsteams

3.开始接收数据和进行启动streamingContext.start()

4.等待进程的停止streamingContext.awaitTermination()或者手动停止streamingContext.stop().

注意事项：

StreamingContext启动后，新的流计算将部能被添加设置

StreamingContext停止在后，不能重启，可以把整个作业停掉，在重启。

只有一个StreamingContext被激活在JVM同一个时间点