写在前面

  • 因为本地电脑没装flume,nginx各种。所以之前写Streaming程序的时候,都是打包了放到集群上跑。就算我在程序代码里不停地logger,调试起来也hin不方便。
  • 于是本地写了两个程序,在intellj调试。
  • 主要就是包括两个程序:
    • 一个是GenerateChar.scala用来向某个指定端口,使用socket发消息;
    • 另一个就是要测试的Streaming程序了。

GenerateChar

package com.wttttt.spark

import java.io.PrintWriter
import java.net.ServerSocket /**
* Created with IntelliJ IDEA.
* Description:
* Author: wttttt
* Github: https://github.com/wttttt-wang/hadoop_inaction
* Date: 2017-05-19
* Time: 10:19
*/
object GenerateChar {
def main(args: Array[String]) {
val listener = new ServerSocket(9998)
while(true){
val socket = listener.accept()
new Thread(){
override def run() = {
println("Got client connected from :"+ socket.getInetAddress)
val out = new PrintWriter(socket.getOutputStream,true)
while(true){
Thread.sleep(3000)
val context1 = "GET /result.html?Input=test1 HTTP/1.1"
println(context1)
val context2 = "GET /result.html?Input=test2 HTTP/1.1"
println(context2)
val context3 = "GET /result.html?Input=test3 HTTP/1.1"
println(context3)
out.write(context1 + '\n' + context2 + "\n" + context2 + "\n" + context3 + "\n" + context3 + "\n" + context3 + "\n" + context3 + "\n")
out.flush()
}
socket.close()
}
}.start()
}
}
}
  • 要发送的数据就根据需要自定义。

streaming

  • streaming这边就是要调试的程序啦。

    • 一方面是,Mater设置成local[x],x > 1,因为这里需要receivers来接收数据。
    • 另一方面,设置一个本地checkpoint目录
      val conf = new SparkConf()
      .setMaster("local[2]")
      .setAppName("LocalTest")
      // WARN StreamingContext: spark.master should be set as local[n], n > 1 in local mode if you have receivers to get data,
      // otherwise Spark jobs will not get resources to process the received data.
      val sc = new StreamingContext(conf, Milliseconds(5000))
      sc.checkpoint("flumeCheckpoint/")
      val messages = ssc.socketTextStream("localhost", 9998)
  • 测试的时候就各种打log,做输出啦,hin方便哒

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