SparkStreaming Word Count

背景：

需要通过SparkStreaming实时统计word count

输入源通过netcat来

步骤：

1、安装netcat,运行如下命令

yum install nmap-ncat.x86_64

2、运行命令

 nc -lk 8888

这样就会在8888端口监听

3、编写程序

package scalapackage.testspark

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

/**
  * Created by Germmy on 2018/6/2.
  */
object SparkStreamingWC {

  def main(args: Array[String]) {
    val sc=new SparkConf().setAppName("SparkStreamingWC").setMaster("local[2]")

    val ssc: StreamingContext = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
    ssc.checkpoint("hdfs://node01:9000/ck-20180602")//针对SparkStreaming设置的checkpoint,在读文件后设置ck也可以

    val textStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("192.168.92.142",8888)

    val dStream: DStream[(String, Int)] = textStream.flatMap(_.split(" ")).map((_,1))//2次map?

    val key: DStream[(String, Int)] = dStream.updateStateByKey(myfunc,new HashPartitioner(ssc.sparkContext.defaultMinPartitions),false)

    key.print(10)

    ssc.start()

    ssc.awaitTermination()
  }


  val myfunc=(it:Iterator[(String,Seq[Int],Option[Int])])=>{
    it.map(x=>(x._1,x._2.sum+x._3.getOrElse(0)))
  }

}

注意：

1、此处的数据源是netcat,因此写成socketTextStream(nc所在ip,8888)

2、此处累加不再是reduceByKey,而是updateStateBykey,需要传入一个自定义函数，这是难点。

自定义函数=后面是入参，带泛型的，方法体写在=>后面，返回类型需要的是一个[String,Int]的元组

3、sparkstreaming需要提前搞好Pom

<dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming_2.10</artifactId>
            <version>1.6.1</version>
        </dependency>

参考官方文档

运行结果如下

参考

1、nc的安装

2、