推荐|7.Spark Streaming：输入DStream之基础数据源以及基于HDFS的实时wordcount程序

输入DStream之基础数据源

HDFS文件：基于HDFS文件的实时计算，其实就是，监控一个HDFS目录，只要其中有新文件出现，就实时处理。相当于处理实时的文件流。

streamingContext.fileStream(dataDirectory)
streamingContext.fileStream[KeyClass, ValueClass, InputFormatClass](dataDirectory)

Spark Streaming会监视指定的HDFS目录，并且处理出现在目录中的文件。要注意的是，所有放入HDFS目录中的文件，都必须有相同的格式；必须使用移动或者重命名的方式，将文件移入目录；一旦处理之后，文件的内容即使改变，也不会再处理了；基于HDFS文件的数据源是没有Receiver的，因此不会占用一个cpu core。

java版本


package cn.spark.study.streaming;
 
import java.util.Arrays;
 
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
 
import scala.Tuple2;
 
/**
 * 基于HDFS文件的实时wordcount程序
 * @author Administrator
 *
 */
public class HDFSWordCount {
 
	public static void main(String[] args) {
		SparkConf conf = new SparkConf()
				.setMaster("local[2]")
				.setAppName("HDFSWordCount");  
		JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5));
		
		// 首先，使用JavaStreamingContext的textFileStream()方法，针对HDFS目录创建输入数据流
		JavaDStream lines = jssc.textFileStream("hdfs://spark1:9000/wordcount_dir");
		
		// 执行wordcount操作
		JavaDStream words = lines.flatMap(new FlatMapFunction() {
 
			private static final long serialVersionUID = 1L;
 
			@Override
			public Iterable call(String line) throws Exception {
				return Arrays.asList(line.split(" "));
			}
			
		});
		
		JavaPairDStream pairs = words.mapToPair(
				
				new PairFunction() {
 
					private static final long serialVersionUID = 1L;
 
					@Override
					public Tuple2 call(String word)
							throws Exception {
						return new Tuple2(word, 1);
					}
					
				});
		
		JavaPairDStream wordCounts = pairs.reduceByKey(
				
				new Function2() {
 
					private static final long serialVersionUID = 1L;
 
					@Override
					public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
						return v1 + v2;
					}
					
				});
		
		wordCounts.print();
		
		jssc.start();
		jssc.awaitTermination();
		jssc.close();
	}
}

scala版本

package cn.spark.study.streaming
 
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.streaming.Seconds
 
/**
 * @author Administrator
 */
object HDFSWordCount {
  
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
        .setMaster("local[2]")  
        .setAppName("HDFSWordCount")
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
    
    val lines = ssc.textFileStream("hdfs://spark1:9000/wordcount_dir")  
    val words = lines.flatMap { _.split(" ") }  
    val pairs = words.map { word => (word, 1) }  
    val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)  
    
    wordCounts.print()  
    
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
  
}

运行步骤：

打包，上传到linux中；编写spark-submit脚本；运行脚本；上传文件到hdfs://spark1:9000/wordcount_dir/下。

hadoop fs -put t1.txt /wordcount_dir/tt1.txt

运行结果：

文章最后，给大家推荐一些受欢迎的技术博客链接：

欢迎扫描下方的二维码或搜索公众号“10点进修”，我们会有更多、且及时的资料推送给您，欢迎多多交流！

输入DStream之基础数据源

评论记录：