2023_Spark_实验十九：SparkStreaming入门案例

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

实验环境：netcat
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

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：

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

创建maven工程
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.sparkgroupId>
<artifactId>spark-streaming_2.12artifactId>
<version>2.1.1version>
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/

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原文地址：https://blog.csdn.net/pblh123/article/details/133856058