如何进行Spark中SparkStreaming的分析

今天就跟大家聊聊有关如何进行Spark中Spark Streaming的分析，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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概览

Spark Streaming是Spark  API的一个可横向扩容，高吞吐量，容错的实时数据流处理引擎，Spark能够从Kafka、Flume、Kinesis或者TCP等等输入获取数据，然后能够使用复杂的计算表达式如map,reduce,join和window对数据进行计算。计算完后的数据能够被推送到文件系统，数据库，和实时的仪表盘。另外，你也可以使用Spark  ML和图计算处理实时数据流。

Spark Streaming接受到了实时数据后，把它们分批进行切割，然后再交给Spark进行数据的批量处理。

Spark  Streaming对离散化的数据流提供了高级别的抽象DStream，所有进入的数据流都会被处理为DStreams，在内部，DStream是一个顺序排列的RDD。

快速起步

第一个实例是如何从TCP输入中计算单词出现的次数

首先，我们创建一个JavaStreamingContext对象，它是所有Streaming函数的主入口，再创建一个带有2个线程的StreamingContext对象，每1秒进行一次批处理。

import org.apache.spark.*; import org.apache.spark.api.java.function.*; import org.apache.spark.streaming.*; import org.apache.spark.streaming.api.java.*; import scala.Tuple2;  SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount"); JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(1));

创建一个侦听本地9999的TCP数据源

JavaReceiverInputDStream lines = jssc.socketTextStream("localhost", 9999);

我们把接受到的数据按照空格进行切割

JavaDStream words = lines.flatMap(x -> Arrays.asList(x.split(" ")).iterator());

对单词进行统计

JavaPairDStream pairs = words.mapToPair(s -> new Tuple2<>(s, 1)); JavaPairDStream wordCounts = pairs.reduceByKey((i1, i2) -> i1 + i2);  wordCounts.print();

把字符串拍扁->映射->进行去重统计，***调用print函数把数据打印到控制台中

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

最后，启动整个计算过程

为了完成这次实验，还需要使用nc作为Server进行配合

nc -lk 9999

Spark提供了示例，可以使用 ./bin/run-example streaming.JavaNetworkWordCount localhost  9999 来体验WordCount

看完上述内容，你们对如何进行Spark中Spark Streaming的分析有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。

本文名称：如何进行Spark中SparkStreaming的分析
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