步骤

一、创建maven工程并导入jar包

<properties>
<scala.version>2.11.8</scala.version>
<spark.version>2.2.0</spark.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-streaming -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>2.7.5</version>
</dependency> <dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency> <dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.38</version>
</dependency> </dependencies>
<build>
<sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
<testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.0</version>
<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
<encoding>UTF-8</encoding>
<!-- <verbal>true</verbal>-->
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>net.alchim31.maven</groupId>
<artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
<version>3.2.0</version>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>compile</goal>
<goal>testCompile</goal>
</goals>
<configuration>
<args>
<arg>-dependencyfile</arg>
<arg>${project.build.directory}/.scala_dependencies</arg>
</args>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>3.1.1</version>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>shade</goal>
</goals>
<configuration>
<filters>
<filter>
<artifact>*:*</artifact>
<excludes>
<exclude>META-INF/*.SF</exclude>
<exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
<exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
</excludes>
</filter>
</filters>
<transformers>
<transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
<mainClass></mainClass>
</transformer>
</transformers>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>

二、安装并启动生产者

在node01安装nc工具

yum -y install nc

使用nc工具向指定端口发送数据

nc -lk 9999

三、开发SparkStreaming代码

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} object WordCountTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//获取SparkConf
val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("Streaming_WordCountTest").setMaster("local[4]").set("spark.driver.host", "localhost")
//获取SparkContext
val sparkContext: SparkContext = new SparkContext(sparkConf)
//设置日志级别
sparkContext.setLogLevel("WARN") //获取StreamingContext 需要两个参数 SparkContext和duration,后者就是间隔时间
val streamContext: StreamingContext = new StreamingContext(sparkContext, Seconds(5)) //从socket获取数据
val stream: ReceiverInputDStream[String] = streamContext.socketTextStream("node01", 9999) //对数据进行计数操作
val result: DStream[(String, Int)] = stream.flatMap(x => x.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _)
//输出数据
result.print() //启动程序
streamContext.start()
streamContext.awaitTermination()
} }

四、查看结果

nc工具发送的数据

控制台结果

-----------------------------------------
Time: 1586852050000 ms
-------------------------------------------
(hive,1)
(wro,1)
(hadoop,2)
(hello,4)
(java,1)
(ja,1)
(world,1) -------------------------------------------
Time: 1586852055000 ms
------------------------------------------- -------------------------------------------
Time: 1586852060000 ms
------------------------------------------- 20/04/14 16:14:23 WARN RandomBlockReplicationPolicy: Expecting 1 replicas with only 0 peer/s.
20/04/14 16:14:23 WARN BlockManager: Block input-0-1586852063400 replicated to only 0 peer(s) instead of 1 peers
20/04/14 16:14:24 WARN RandomBlockReplicationPolicy: Expecting 1 replicas with only 0 peer/s.
20/04/14 16:14:24 WARN BlockManager: Block input-0-1586852064000 replicated to only 0 peer(s) instead of 1 peers
-------------------------------------------
Time: 1586852065000 ms
-------------------------------------------
(,2) 20/04/14 16:14:29 WARN RandomBlockReplicationPolicy: Expecting 1 replicas with only 0 peer/s.
20/04/14 16:14:29 WARN BlockManager: Block input-0-1586852069600 replicated to only 0 peer(s) instead of 1 peers
-------------------------------------------
Time: 1586852070000 ms
-------------------------------------------
(456,1)
(123,1) 20/04/14 16:14:31 WARN RandomBlockReplicationPolicy: Expecting 1 replicas with only 0 peer/s.
20/04/14 16:14:31 WARN BlockManager: Block input-0-1586852071200 replicated to only 0 peer(s) instead of 1 peers
20/04/14 16:14:34 WARN RandomBlockReplicationPolicy: Expecting 1 replicas with only 0 peer/s.
20/04/14 16:14:34 WARN BlockManager: Block input-0-1586852073800 replicated to only 0 peer(s) instead of 1 peers
-------------------------------------------
Time: 1586852075000 ms
-------------------------------------------
(zhao,1)
(456,1)
(123,1) 20/04/14 16:14:36 WARN RandomBlockReplicationPolicy: Expecting 1 replicas with only 0 peer/s.
20/04/14 16:14:36 WARN BlockManager: Block input-0-1586852076200 replicated to only 0 peer(s) instead of 1 peers
-------------------------------------------
Time: 1586852080000 ms
-------------------------------------------
(zhao,2) -------------------------------------------
Time: 1586852085000 ms
------------------------------------------- -------------------------------------------
Time: 1586852090000 ms
-------------------------------------------

【Spark】通过SparkStreaming实现从socket接受数据,并进行简单的单词计数的更多相关文章

  1. C# Socket 接受数据不全的处理

    由于Socket 一次传输数据有限,因此需要多次接受数据传输. 解决办法一:     int numberOfBytesRead = 0;     int totalNumberOfBytes = 0 ...

  2. spark-streaming集成Kafka处理实时数据

    在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订 ...

  3. Spark Streaming源码解读之流数据不断接收和全生命周期彻底研究和思考

    本节的主要内容: 一.数据接受架构和设计模式 二.接受数据的源码解读 Spark Streaming不断持续的接收数据,具有Receiver的Spark 应用程序的考虑. Receiver和Drive ...

  4. spark or sparkstreaming的内存泄露问题?

    关于sparkstreaming的无法正常产生数据---->到崩溃---->到数据读写极为缓慢(或块丢失?)问题 前两阶段请看我的博客:https://www.cnblogs.com/wa ...

  5. 3 python3 编码解码问题 upd接受数据

    1.python3下的中文乱码:send_data.encode("utf-8") from socket import * udp_socket = socket(AF_INET ...

  6. 【Spark】SparkStreaming与flume进行整合

    文章目录 注意事项 SparkStreaming从flume中poll数据 步骤 一.开发flume配置文件 二.启动flume 三.开发sparkStreaming代码 1.创建maven工程,导入 ...

  7. C#上位机制作之串口接受数据(利用接受事件)

    前面设计好了界面,现在就开始写代码了,首先定义一个串口对象.. SerialPort serialport = new SerialPort();//定义串口对象 添加串口扫描函数,扫描出来所有可用串 ...

  8. dsp28377控制DM9000收发数据——第三版程序,通过外部引脚触发来实现中断接受数据,优化掉帧现象

    //-------------------------------------------------------------------------------------------- - //D ...

  9. PHP+socket游戏数据统计平台发包接包类库

    <?php /** * @title: PHP+socket游戏数据统计平台发包接包类库 * @version: 1.0 * @author: perry <perry@1kyou.com ...

随机推荐

  1. stand up meeting 1/12/2016

    part 组员                工作              工作耗时/h 明日计划 工作耗时/h    UI 冯晓云  UI测试和调整:页面跳转调整    3 查漏补缺,扫除UI b ...

  2. 架构师修炼之微服务部署 - Docker简介

    Docker简介 Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器或Windows 机器上,也可以实现虚拟化,容器是 ...

  3. vue2.x学习笔记(十一)

    接着前面的内容:https://www.cnblogs.com/yanggb/p/12586416.html. 表单的输入绑定 表单的输入绑定是一块很重要的内容,因为所有的业务系统都离不开基础表单的录 ...

  4. SpringMVC Spring Mybatis整合篇

    1.创建WEB项目 创建项目:(ssmbuild)步骤略........ 给项目添加lib文件夹,用于存放jar包: 在WEB-INF目录下创建lib文件夹: 创建完成:运行项目时需要把jar导入到l ...

  5. HTTP Request和Response

    一.Servlet 1:实现Servlet接口 servlet生命周期: init方法:tomcat启动时 调用此方法 service方法:访问servlet时默认执行此方法 destroy方法:to ...

  6. 分享一个404页面(猴子动态SVG图)

    说明 在CSDN看到的一个404界面,简洁大气非常棒我的个人网站已经用上了! 代码 防止原页面失效,代码 粘贴在下面 <!DOCTYPE html> <html lang=" ...

  7. 【轮询】【ajax】【js】【spring boot】ajax超时请求:前端轮询处理超时请求解决方案 + spring boot服务设置接口超时时间的设置

    场景描述: ajax设置timeout在本机测试有效,但是在生产环境等外网环境无效的问题 1.ajax的timeout属性设置 前端请求超时事件[网络连接不稳定时候,就无效了] var data = ...

  8. python 利用numpy同时打乱列表的顺序,同时打乱数据和标签的顺序

    可用于网络训练打乱训练数据个标签,不改变对应关系 方法一: np.random.shuffle (无返回值,直接打乱原列表) state = np.random.get_state() np.rand ...

  9. XSS Cheat Sheet(basics and advanced)

    XSS Cheat Sheet BASICS HTML注入 当输入位于HTML标记的属性值内或标记的外部(下一种情况中描述的标记除外)时使用.如果输入在HTML注释中,则在payload前加上&quo ...

  10. auth权限逻辑

    下面本人为大家讲解一下如何实现auth权限, 第一步,新建Auth.php,复制下面的代码,把注释中的表都创建一下.把文件放到extend新建文件夹org放进去即可, <?php // +--- ...