SparkStreaming入门案例
一、准备工作
二、任务分析
三、官网案例
四、开发NetWordCount
一、准备工作
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实验环境：netcat
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安装nc：yum install -y nc
二、任务分析
将nc作为服务器端，用户产生数据；启动sparkstreaming案例中的客户端程序，监听服务器端发送过来的数据，并对其数据进行词频统计，即为流式的wordcount入门程序
三、官网案例
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启动nc作为服务器端，执行：nc -l 1234，并输入测试数据，如图所示：
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启动客户端，执行：bin/run-example streaming.NetworkWordCount localhost 1234
注意）：如果要执行本例，必须确保机器 cpu 核数大于 2
四、开发NetWordCount
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创建maven工程
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添加maven依赖，即在pom.xml中添加streamming的依赖，如下（如果之前实验已经添加，就不用再添加，如果之前未添加，则需要添加该依赖）
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId>
<version>2.1.1</version>
</dependency>
3.开发NetWordCount程序
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
object StreamingTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = newSparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("StreamingTest")
val streamingContext = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
// 创建DStream对象，并链接到nc服务器端
val ris: ReceiverInputDStream[String] = streamingContext.socketTextStream("192.168.245.110", 1234,StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
// 采集数据，并处理数据
val ds: DStream[String] = ris.flatMap(_.split(" "))
println(ris)
// 统计单词
val resultDS: DStream[(String, Int)] = ds.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)
// 打印结果
resultDS.print()
// 启动实时计算
streamingContext.start()
// 等待计算结束
streamingContext.awaitTermination()
}
}
4.先在虚拟机上启动nc服务器：nc -l 1234，并输入测试数据，如图
5.然后运行程序
6.运行结果如下
参考：
https://www.shuzhiduo.com/A/gVdneZLa5W/
