194 Spark Streaming实现实时WordCount

架构图： 1.安装并启动生成者 首先在一台Linux（ip：192.168.10.101）上用YUM安装nc工具

yum install -y nc

启动一个服务端并监听9999端口

nc -lk 9999

2.编写Spark Streaming程序

package cn.itcast.spark.streaming

import cn.itcast.spark.util.LoggerLevel
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

object NetworkWordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    //设置日志级别
    LoggerLevel.setStreamingLogLevels()
 
    //创建SparkConf并设置为本地模式运行
    //注意local[2]代表开两个线程
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount")
 
    //设置DStream批次时间间隔为2秒
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(2))
 
    //通过网络读取数据
    val lines = ssc.socketTextStream("192.168.10.101", 9999)
 
    //将读到的数据用空格切成单词
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
 
    //将单词和1组成一个pair
    val pairs = words.map(word => (word, 1))
 
    //按单词进行分组求相同单词出现的次数
    val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)
 
    //打印结果到控制台
    wordCounts.print()
 
    //开始计算
    ssc.start()
 
    //等待停止
    ssc.awaitTermination()
  }
}

3.启动Spark Streaming程序：由于使用的是本地模式"local[2]"所以可以直接在本地运行该程序 注意：要指定并行度，如在本地运行设置setMaster(“local[2]”)，相当于启动两个线程，一个给receiver，一个给computer。如果是在集群中运行，必须要求集群中可用core数大于1 4.在Linux端命令行中输入单词 5.在IDEA控制台中查看结果 问题：结果每次在Linux段输入的单词次数都被正确的统计出来，但是结果不能累加！如果需要累加需要使用updateStateByKey(func)来更新状态，下面给出一个例子：

package cn.itcast.spark.streaming

import cn.itcast.spark.util.LoggerLevel
import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf}
import org.apache.spark.streaming.{StreamingContext, Seconds}

object NetworkUpdateStateWordCount {
  /**
    * String : 单词 hello
    * Seq[Int] ：单词在当前批次出现的次数
    * Option[Int] ： 历史结果
    */
  val updateFunc = (iter: Iterator[(String, Seq[Int], Option[Int])]) => {
    //iter.flatMap(it=>Some(it._2.sum + it._3.getOrElse(0)).map(x=>(it._1,x)))
    iter.flatMap{case(x,y,z)=>Some(y.sum + z.getOrElse(0)).map(m=>(x, m))}
  }

  def main(args: Array[String]) {
    LoggerLevel.setStreamingLogLevels()
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkUpdateStateWordCount")
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
  
    //做checkpoint 写入共享存储中
    ssc.checkpoint("c://aaa")
    val lines = ssc.socketTextStream("192.168.10.100", 9999)
   
    //reduceByKey 结果不累加
    //val result = lines.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_)
    //updateStateByKey结果可以累加但是需要传入一个自定义的累加函数：updateFunc
    val results = lines.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).updateStateByKey(updateFunc, new HashPartitioner(ssc.sparkContext.defaultParallelism), true)
    results.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}