Spark Streaming、离线计算、实时计算、实时查询、Spark Streaming 原理、Spark Streaming WordCount、Spark Streaming 架构图

目录

Spark Streaming

spark 中 最重要的就是 spark core 和 spark sql (也就是之前笔记的内容)

离线计算、实时计算、实时查询

Spark Streaming 原理

Spark Streaming WordCount

1、导入依赖

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
            <version>2.4.5</version>
        </dependency>

以下列出 spark 项目 目前所需的所有依赖和插件

    <dependencies>

        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>2.11.12</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-compiler</artifactId>
            <version>2.11.12</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-reflect</artifactId>
            <version>2.11.12</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>2.4.5</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
            <version>2.4.5</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
            <version>2.4.5</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.40</version>
        </dependency>

    </dependencies>


    <build>
        <plugins>

            <!-- Java Compiler -->
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.1</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                </configuration>
            </plugin>

            <!-- Scala Compiler -->
            <plugin>
                <groupId>org.scala-tools</groupId>
                <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
                <version>2.15.2</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>

        </plugins>
    </build>

2、WordCount 示例

package com.shujia.stream

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Duration, Durations, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo1WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    /**
      * 1、创建 SparkContext
      *
      */
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
      //在local后面可以通过[]指定一个参数，指定一个任务运行时使用的CPU核数，不能超过自己电脑的CPU核数
      //因为在处理数据的时候还要接收数据，所以这里要指定为 2 才能跑起来
      .setMaster("local[2]")
      .setAppName("stream")

    val sc = new SparkContext(conf)

    /**
      * 2、创建 SparkStreaming 环境
      *
      * 需要SparkContext对象+指定batch的间隔时间(多久处理一次)
      *
      */

    val ssc = new StreamingContext(sc, Durations.seconds(5))

    /**
      * 实时计算的数据源一般是 Kafka
      * 因为目前 Kafka 没有学，所以通过 socket 去模拟实时环境
      *
      * 读取socket中的数据 -- socketTextStream("主机名","端口号")
      *
      * 在Linux中启动 socket 服务
      * 没有nc命令的话，要yum一个
      * yum install nc
      * nc -lk 8888
      * 之后就可以在Linux的shell中输入数据，然后谁连接了我指定的端口号，谁就能拿到我输入的数据
      *
      */

    /**
      * DStream : Spark Streaming 的编程模型，其底层也是RDD,每隔5秒将数据封装成一个rdd
      */

    val lineDS: DStream[String] = ssc.socketTextStream("master", 8888)

    /**
      * 统计单词的数量
      *
      */

    val wordsDS: DStream[String] = lineDS.flatMap(line => line.split(","))

    val kvDS: DStream[(String, Int)] = wordsDS.map(word => (word, 1))

    val countDS: DStream[(String, Int)] = kvDS.reduceByKey(_ + _)

    countDS.print()

    /**
      * 启动Spark Streaming程序
      * 这几行代码是必须的，这和RDD中不一样
      */

    ssc.start()//启动
    ssc.awaitTermination()//等待关闭
    ssc.stop()//关闭

  }
}

Spark Streaming 架构图

posted @ 2022-03-13 00:33  赤兔胭脂小吕布  阅读(318)  评论(0)  编辑  收藏  举报