Spark Streaming是核心Spark API的扩展,可实现实时数据流的可扩展,高吞吐量,容错流处理。

  bin/spark-submit --class Streaming /home/wx/Stream.jar
  hadoop fs -put /home/wx/123.txt /user/wx/

文本123.txt

NOTICE:07-26 logId[0072]
NOTICE:07-26 logId[0073]
NOTICE:07-26 logId[0074]
NOTICE:07-26 logId[0075]
NOTICE:07-26 logId[0076]
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
import org.apache.spark.sql.SparkSession object Streaming {
def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("RegexpExtract")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) println("hello world") val lines = ssc.textFileStream("hdfs://name-ha/user/wx/") val ds = lines.flatMap(_.split("\n")) ds.print() ds.foreachRDD { rdd => // Get the singleton instance of SparkSession
val spark = SparkSession.builder.config(rdd.sparkContext.getConf).getOrCreate()
import spark.implicits._ // Convert RDD[String] to DataFrame
val wordsDataFrame = rdd.toDF("str_col") // Create a temporary view
wordsDataFrame.createOrReplaceTempView("df") // Do word count on DataFrame using SQL and print it
val wordCountsDataFrame =
spark.sql(raw"""
select str_col,
regexp_extract(str_col,"NOTICE:\\d{2}",0) notice,
regexp_extract(str_col,"logId\\[(.*?)\\]",0) logId
from df""")
wordCountsDataFrame.show(false)
} ssc.start() // Start the computation
ssc.awaitTermination() // Wait for the computation to terminate
}
}

执行结果

hello world
-------------------------------------------
Time: 1501501752000 ms
------------------------------------------- NOTICE:07-26 logId[0072]
NOTICE:07-26 logId[0073]
NOTICE:07-26 logId[0074]
NOTICE:07-26 logId[0075]
NOTICE:07-26 logId[0076] +------------------------+---------+-----------+
|str_col |notice |logId |
+------------------------+---------+-----------+
|NOTICE:07-26 logId[0072]|NOTICE:07|logId[0072]|
|NOTICE:07-26 logId[0073]|NOTICE:07|logId[0073]|
|NOTICE:07-26 logId[0074]|NOTICE:07|logId[0074]|
|NOTICE:07-26 logId[0075]|NOTICE:07|logId[0075]|
|NOTICE:07-26 logId[0076]|NOTICE:07|logId[0076]|
+------------------------+---------+-----------+ -------------------------------------------
Time: 1501501770000 ms
-------------------------------------------

Spark Streaming之dataset实例的更多相关文章

  1. 大数据开发实战:Spark Streaming流计算开发

    1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数 ...

  2. 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 ...

  3. Spark(五) -- Spark Streaming介绍与基本执行过程

    Spark Streaming作为Spark上的四大子框架之一,肩负着实时流计算的重大责任 而相对于另外一个当下十分流行的实时流计算处理框架Storm,Spark Streaming有何优点?又有何不 ...

  4. 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. ...

  5. Spark Streaming实例

    Spark Streaming实例分析 2015-02-02 21:00 4343人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: spark(11)  转载地址:http://www.aboutyun.co ...

  6. Spark源码系列(八)Spark Streaming实例分析

    这一章要讲Spark Streaming,讲之前首先回顾下它的用法,具体用法请参照<Spark Streaming编程指南>. Example代码分析 val ssc = )); // 获 ...

  7. Spark Streaming 结合FlumeNG使用实例

    SparkStreaming是一个对实时数据流进行高通量.容错处理的流式处理系统,可以对多种数据源(如Kdfka.Flume.Twitter.Zero和TCP 套接字)进行类似map.reduce.j ...

  8. spark streaming 实例

    spark-streaming读hdfs,统计文件中单词数量,并写入mysql package com.yeliang; import java.sql.Connection; import java ...

  9. Spark入门实战系列--7.Spark Streaming(上)--实时流计算Spark Streaming原理介绍

    [注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spa ...

随机推荐

  1. python gui 之 tkinter库

    http://blog.csdn.net/jcodeer?viewmode=contents http://tieba.baidu.com/p/3082739560 http://blog.sina. ...

  2. pygame-KidsCanCode系列jumpy-part5-屏幕滚动

    接上回继续,方块不断向上跳动的过程中,从视觉上看,整个背景屏幕应该不断向下滚动,而且上方要不断出现新档板(否则就没办法继续向上跳了),这节我们将来实现这种效果,感觉好象很复杂,但实现起来其实很简单,只 ...

  3. APP中的图片如何长按可以下载并保存图片到相册出错处理

    https://www.cnblogs.com/interdrp/p/9302164.html 接上文. 如果用户在保存图片过程中,不小心拒绝了相册的访问权限

  4. Unity的RuntimeInitializeOnLoadMethod属性初探

    Unity 5.0开始增加了RuntimeInitializeOnLoadMethodAttribute,这样就很方便在游戏初始化之前做一些额外的初始化工作,比如:Bulgy参数设置.SDK初始等工作 ...

  5. Android的Databinding-资源绑定

    databinding还能对布局的资源文件进行绑定. <data class="ResourceBinding"> <variable name="la ...

  6. RestTemplate发送请求并携带header信息 RestTemplate post json格式带header信息

    原文地址:  http://www.cnblogs.com/hujunzheng/p/6018505.html RestTemplate发送请求并携带header信息   v1.使用restTempl ...

  7. JSONArray数据转换成java List

    1.后台接收json数组转成封装实体类的List: package no.integrasco.ingentia.news.qaedition; public class Person { priva ...

  8. Glide终于解决了同时绑定多个webp格式图片的问题

    前端时间,要给项目换个图片加载的库,使用Glide 3.7版本进行测试, 发现在快速滑动列表(每个item都会加载一个app的图标,采用webp格式,即同时加载多个webp格式)的时候,一屏至少有2- ...

  9. mysql函数之SUBSTRING_INDEX(str,"/",-1)

    SUBSTRING_INDEX的用法: •SUBSTRING_INDEX(str,delim,count) 在定界符 delim 以及count 出现前,从字符串str返回自字符串.若count为正值 ...

  10. SSE图像算法优化系列八:自然饱和度(Vibrance)算法的模拟实现及其SSE优化(附源码,可作为SSE图像入门,Vibrance算法也可用于简单的肤色调整)。

    Vibrance这个单词搜索翻译一般振动,抖动或者是响亮.活力,但是官方的词汇里还从来未出现过自然饱和度这个词,也不知道当时的Adobe中文翻译人员怎么会这样处理.但是我们看看PS对这个功能的解释: ...