方案一:根据官方实例,下载预编译好的版本,执行以下步骤:

  1. nc -lk 9999 作为实时数据源
  2. ./bin/run-example org.apache.spark.examples.sql.streaming.StructuredNetworkWordCount localhost 9999
  3. 在第一步的terminal 窗口输入一些句子
  4. 第二步的output 就是实时执行结果

此方案的问题有

  • 探索其中的api 比较困难,比如我想试试另外一种写法,需要改源码,然后编译,时间就变长了
  • 如果是一个裸机的话,需要安装好java 环境,spark和java版本之间的依赖也要特别小心

方案二(2个docker 命令,你就可以为所欲为的在浏览器里面运行,更改Word counts这个hello word了)

除去下载docker img的时间,5min没法完成以下步骤,请立即私信给我,有奖,哈哈

  1. docker run    -p 8080:8080 --rm fancyisbest/zeppeinsparkstreaming:0.1 (第一次会花很长时间在pull img)
  2. docker exec   -it `docker ps -q`  nc -lkp 9999 (注意如果你有多个container在运行,请把`docker ps -q` 替换成上一个的container id)
  3. 打开浏览器输入http://localhost:8080/#/, 左下角有Word counts,点击进入notebook,点击运行所有段落。
  4. 在第二步termial输入些句子,你就可以在notebook里面观察到streaming 在执行。

此方案的优势

  • 除了docker,不需要安装任何依赖,这很dev ops
  • 可以狠狠地改代码,改完就可以立即执行,不用担心会破坏任何环境,探索你的世界,你做主。

提示:

  • 此方案的技术堆是:docker+zeppelin+spark
  • docker img是我在zeppelin img上加入了必要的命令和notebook 打包成的img,请放心使用。
  • 如果你对docker,zeppelin不熟悉,不要担心,它们都很简单,只要稍微花点时间就可以掌握,请记住我们的目标是学习spark streaming

参考:

zeppelin 官网http://zeppelin.apache.org/

5分钟学习spark streaming之 轻松在浏览器运行和修改Word Counts的更多相关文章

  1. 5分钟学习spark streaming 表格和图形化的文档-概览

    看图回答以下问题: 1. spark streaming 架构以及功能特性 2. spark streaming mode?以及每个mode主要特性?包括延迟和语义保证.

  2. Dream_Spark-----Spark 定制版:005~贯通Spark Streaming流计算框架的运行源码

    Spark 定制版:005~贯通Spark Streaming流计算框架的运行源码   本讲内容: a. 在线动态计算分类最热门商品案例回顾与演示 b. 基于案例贯通Spark Streaming的运 ...

  3. 【Streaming】30分钟概览Spark Streaming 实时计算

    本文主要介绍四个问题: 什么是Spark Streaming实时计算? Spark实时计算原理流程是什么? Spark 2.X下一代实时计算框架Structured Streaming Spark S ...

  4. 基于案例贯通 Spark Streaming 流计算框架的运行源码

    本期内容 : Spark Streaming+Spark SQL案例展示 基于案例贯穿Spark Streaming的运行源码 一. 案例代码阐述 : 在线动态计算电商中不同类别中最热门的商品排名,例 ...

  5. 5.Spark Streaming流计算框架的运行流程源码分析2

    1 spark streaming 程序代码实例 代码如下: object OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB { def main(args: Array[Str ...

  6. 贯通Spark Streaming流计算框架的运行源码

    本章节内容: 一.在线动态计算分类最热门商品案例回顾 二.基于案例贯通Spark Streaming的运行源码 先看代码(源码场景:用户.用户的商品.商品的点击量排名,按商品.其点击量排名前三): p ...

  7. Spark Streaming概念学习系列之SparkStreaming运行原理

    SparkStreaming运行原理 Spark Streaming不断的从数据源获取数据(连续的数据流),并将这些数据按照周期划分为batch. Spark Streaming将每个batch的数据 ...

  8. spark streaming 接收kafka消息之四 -- 运行在 worker 上的 receiver

    使用分布式receiver来获取数据使用 WAL 来实现 exactly-once 操作: conf.set("spark.streaming.receiver.writeAheadLog. ...

  9. Spark Streaming:大规模流式数据处理的新贵(转)

    原文链接:Spark Streaming:大规模流式数据处理的新贵 摘要:Spark Streaming是大规模流式数据处理的新贵,将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.本文阐释了Spark Str ...

随机推荐

  1. UVA - 1592 Database 枚举+map

    思路 直接枚举两列,然后枚举每一行用map依次记录每对字符串出现的是否出现过(字符串最好先处理成数字,这样会更快),如果出现就是"NO",否则就是"YES". ...

  2. tox环境安装

    ubuntu 下安装tox环境 1.apt-get install pip 2.pip install tox 3.git git clone https://github.com/openstack ...

  3. Linux sed 和 awk的用法

    sed用法: 原文链接:http://www.cnblogs.com/dong008259/archive/2011/12/07/2279897.html sed是一个很好的文件处理工具,本身是一个管 ...

  4. dd命令的巧妙使用

    dd是一个非常使用高效的命令,他的作用是用指定大小的块拷贝一个文件,并在拷贝的同时进行指定的转换. 一.备份 备份整个磁盘到磁盘 #将sdx整盘备份到sdy中去 dd if=/dev/sdx of=/ ...

  5. DataCleaner第一章

    Part1. Introduction to DataCleaner 介绍DataCleaner |--What is data quality(DQ) 数据质量? |--What is data p ...

  6. jquery 图片转为base64

    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name ...

  7. 2.2 HOST主桥

    本节以MPC8548处理器为例说明HOST主桥在PowerPC处理器中的实现机制,并简要介绍x86处理器系统使用的HOST主桥. MPC8548处理器是Freescale基于E500 V2内核的一个P ...

  8. arm上电死机怎么烧写boot

    一般上电到死机还有一段时间,在这段时间完成,已经出现两次了.

  9. Error Code: 1414. OUT or INOUT argument 2 for routine company.new_procedure is not a variable or NEW

    1.错误描述 16:27:36 call new_procedure(20150112,1) Error Code: 1414. OUT or INOUT argument 2 for routine ...

  10. Javascript和JQuery中常用的随机数产生函数

    无论在普通Js框架或者JQuery中都可以使用的,函数如下,使用方法简介: 1)获取0-100的随机数--getRandom(100); 2)获取0-999的随机数--getRandom(999); ...