Spark Streaming 实例

2017年05月11日 09:55 | 163次浏览 | 分类: Spark编程指南

在我们进入如何编写Spark Streaming程序的细节之前,让我们快速地浏览一个简单的例子。在这个例子中,程序从监听TCP套接字的数据服务器获取文本数据,然后计算文本中包含的单词数。做法如下:

首先,我们导入Spark Streaming的相关类以及一些从StreamingContext获得的隐式转换到我们的环境中,为我们所需的其他类(如DStream)提供有用的方法。StreamingContext 是Spark所有流操作的主要入口。然后,我们创建了一个具有两个执行线程以及1秒批间隔时间(即以秒为单位分割数据流)的本地StreamingContext。

import org.apache.spark._

import org.apache.spark.streaming._

import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._

// Create a local StreamingContext with two working thread and batch interval of 1 second

val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount")

val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))

利用这个上下文,我们能够创建一个DStream,它表示从TCP源(主机位localhost,端口为9999)获取的流式数据。

// Create a DStream that will connect to hostname:port, like localhost:9999
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

这个lines变量是一个DStream,表示即将从数据服务器获得的流数据。这个DStream的每条记录都代表一行文本。下一步,我们需要将DStream中的每行文本都切分为单词。

// Split each line into words
val words = lines.flatMap(_.split(" "))

flatMap是一个一对多的DStream操作,它通过把源DStream的每条记录都生成多条新记录来创建一个新的DStream。在这个例子中,每行文本都被切分成了多个单词,我们把切分 的单词流用words这个DStream表示。下一步,我们需要计算单词的个数。

import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._

// Count each word in each batch

val pairs = words.map(word => (word, 1))

val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)

// Print the first ten elements of each RDD generated in this DStream to the console
wordCounts.print()

words这个DStream被mapper(一对一转换操作)成了一个新的DStream,它由(word,1)对组成。然后,我们就可以用这个新的DStream计算每批数据的词频。最后,我们用wordCounts.print() 打印每秒计算的词频。

需要注意的是,当以上这些代码被执行时,Spark Streaming仅仅准备好了它要执行的计算,实际上并没有真正开始执行。在这些转换操作准备好之后,要真正执行计算,需要调用如下的方法

ssc.start()             // Start the computation
ssc.awaitTermination()  // Wait for the computation to terminate

完整的例子可以在NetworkWordCount中找到。

如果你已经下载和构建了Spark环境,你就能够用如下的方法运行这个例子。首先,你需要运行Netcat作为数据服务器

$ nc -lk 9999

然后,在不同的终端,你能够用如下方式运行例子

$ ./bin/run-example streaming.NetworkWordCount localhost 9999



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