spark下测试akka的分布式通讯功能
采用的spark版本为1.1.0
scala版本为2.10.4
- 编写scala类文件myactors.scala:
package bluejoe import akka.actor._
import com.typesafe.config.ConfigFactory
import akka.remote.RemoteScope class LocalActor extends akka.actor.Actor { //Get a reference to the remote actor
val remoteActor = context.actorFor("akka://RemoteNodeApp@10.0.224.170:2552/user/remoteActor")
def receive: Receive = {
case message: String =>
println("<<<<<<<<<<<<<"+message)
}
} class RemoteActor extends akka.actor.Actor {
def receive: Receive = {
case message: String =>
// Get reference to the message sender and reply back
println(">>>>>>>>>>>>"+message)
}
} - 编译生成class文件:
scalac -classpath /usr/local/spark/lib/spark-assembly-1.1.0-hadoop2.3.0.jar myactors.scala
- 启动spark-shell,注意指定classpath:
spark-shell --driver-class-path /root
- 准备2个配置文件,remote.conf内容如下:
RemoteSys {
akka {
actor {
provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"
}
remote {
transport = "akka.remote.netty.NettyRemoteTransport"
netty {
hostname = "10.0.224.170"
port = 2552
}
}
}
} - client.conf的内容如下:
LocalSys {
akka {
actor {
provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"
}
}
} - 在spark-shell中输入server端代码:
import bluejoe._
import akka.actor._
import com.typesafe.config.ConfigFactory val system = ActorSystem("RemoteNodeApp", ConfigFactory.parseFile(new java.io.File("/root/remote.conf")).getConfig("RemoteSys"))
val remoteActor = system.actorOf(Props[RemoteActor], name = "remoteActor") - 启动另外一个spark-shell,输入client端代码:
import bluejoe._
import akka.actor._
import com.typesafe.config.ConfigFactory // load the configuration
val config = ConfigFactory.parseFile(new java.io.File("/root/client.conf")).getConfig("LocalSys")
val system = ActorSystem("LocalNodeApp", config)
val clientActor = system.actorOf(Props[LocalActor])
clientActor ! "Hello"
Thread.sleep(4000)
system.shutdown()
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