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Spark Streaming的核心是DStream
一、DStream简介
1.Spark Streaming提供了一个高级抽象的流，即DStream(离散流)。
2.DStream的内部结构是由一系列连续的RDD组成，每个RDD都是一小段由时间分隔开来的数据集。
二．DStream编程模型
三．DStream转换操作
transform（）
1．在3个节点启动zookeeper集群服务
$ zkServer.sh start
2．启动kafka（3个节点都要）
$ /opt/module/kafka/bin/kafka-server-start.sh /opt/module/kafka/config/server.properties
3．克隆会话，jps查看是否有Kafka（3个节点）
4．进入/etc/resolv.conf加入如下内
vi resolv.conf
Nameserver 114.114.114.114
5．下载nc
$ yum install nc
6．启动服务端且监听Socket服务，并输入I am learning spark streaming now
$ nc -lk 9999
I am learning spark streaming now（回车）
7．创建Maven项目, 打开右上角的Fileànewàproject
8．选择mavenànext
9．填写groupld、artifctldànext
10．添加依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>2.11.8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.0.2</version>
</dependency>
<!--引入sparkStreaming依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
<version>2.0.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.38</version>
</dependency>
<!--引入sparkstreaming整合kafka的依赖-->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId>
<version>2.0.2</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
<testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
</build>
11 在main目录下创建scala文件，右击ànewàdirectory，命名为Scala
12 右击Scala文件，选择【Mark Directory as】à【sources root】表示将文件夹标记为资源文件夹类型（存放项目源码文件）
13 同样在test目录下创建scala文件，右击ànewàdirectory，命名为Scala
14 右击Scala文件，选择【Mark Directory as】à【test sources root】表示将文件夹标记为测试资源文件夹类型（存放开发中测试的源码文件）
15 右击main下的Scala文件先创建一个package并命名为cn.itcast
16 编写TransformTest.Scala
注意红框内容！！！
17 运行程序，可以看到控制台输出结果
UpdateStateKey()
1 编写UpdateStateKeyTest.scala
注意红框内容！！！
2 运行程序并在master 9999 端口不断输入单词，观察到控制台输出内容
$ nc -lk 9999
Hadoop spark itcast(回车)
Spark itcast
