大数据系列-SPARK-STREAMING流数据transform

最新推荐文章于 2024-09-26 20:47:25 发布

原创最新推荐文章于 2024-09-26 20:47:25 发布 · 1k 阅读

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#分布式 #spark #SPARK-STREAM

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该博客介绍了如何在Apache Spark Streaming中使用有状态转换函数`transform`，通过周期执行DStream转换来处理数据。示例代码展示了如何创建一个Spark Streaming应用，从本地socket接收数据，然后在Driver端进行RDD转换，最终在Executor端执行操作。博客着重于实时数据处理和状态维护的概念。

package com.test

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

//有状态函数transform
//用于DSTREAM转换RDD增加功能
//用于周期执行
object SparkStreamingStateTransform {

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

    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingState").setMaster("local[*]")
    val streamingContext = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
    streamingContext.checkpoint("data/cpDir")

    val dstream: ReceiverInputDStream[String] = streamingContext.socketTextStream("localhost", 8600)

    //运行与DRIVER端
    var dstream1: DStream[String] = dstream.transform(
      rdd => {
        //运行与DRIVER端(按周期执行)
        rdd.map(str => {
          //运行于EXECUTOR端
          str
        })
      }
    )

    streamingContext.start()
    streamingContext.awaitTermination()

  }

}