Spark Streaming 002 统计单词的例子

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Spark Streaming 002 统计单词的例子

1.准备事先在hdfs上创建两个目录: 保存上传数据的目录:hdfs://alamps:9000/library/SparkStreaming/data checkpoint的目录:hdfs://alamps:9000/library/SparkStreaming/CheckPoint_data ------------------------------------------------------ 2.源码 package stream; import java.util.Arrays;…

基于Spark Streaming预测股票走势的例子（一）

最近学习Spark Streaming,不知道是不是我搜索的姿势不对,总找不到具体的.完整的例子,一怒之下就决定自己写一个出来.下面以预测股票走势为例,总结了用Spark Streaming开发的具体步骤以及方法. 一.数据源. 既然预测股票走势,当然要从网上找一下股票数据的接口,具体可以参考 http://blog.sina.com.cn/s/blog_540f22560100ba2k.html.http://apistore.baidu.com/apiworks/servicedetail/…

一个spark streaming的黑名单过滤小例子

> nc -lk 9999 20190912,sz 20190913,lin package com.lin.spark.streaming import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} /** * Created by Administrator on 2019/6/4. */ object TransformApp { def main(args:…

分析MapReduce执行过程+统计单词数例子

MapReduce 运行的时候,会通过 Mapper 运行的任务读取 HDFS 中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer 任务会接收 Mapper 任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到 HDFS 的文件中.整个流程如图 Mapper任务的执行过程每个 Mapper 任务是一个 java 进程,它会读取 HDFS 中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的 map 方法处理后, 转换为很多的键值对再输出. 整个 Mapper 任务的处理过程…

基于Spark Streaming预测股票走势的例子（二）

上一篇博客中,已经对股票预测的例子做了简单的讲解,下面对其中的几个关键的技术点再作一些总结. 1.updateStateByKey 由于在1.6版本中有一个替代函数,据说效率比较高,所以作者就顺便研究了一下该函数的用法. def mapWithState[StateType, MappedType](spec :StateSpec[K, V, StateType, MappedType]) : MapWithStateDStream[K, V, StateType, MappedType] =…

Spark入门案例 - 统计单词个数 / wordcount

Scala版 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCountScala { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("WordCountScala").setMaster("local[1]") val sc: SparkContext = ne…

大数据学习day32-----spark12-----1. sparkstreaming（1.1简介，1.2 sparkstreaming入门程序（统计单词个数，updateStageByKey的用法，1.3 SparkStreaming整合Kafka，1.4 SparkStreaming获取KafkaRDD的偏移量，并将偏移量写入kafka中）

1. Spark Streaming 1.1 简介(来源:spark官网介绍) Spark Streaming是Spark Core API的扩展,其是支持可伸缩.高吞吐量.容错的实时数据流处理.Spark Streaming的数据源可以为kafka,Flume,Kinesis或者是TCP socket,并且这些数据可以使用复杂的算法来处理,这些算法用高级函数表示,如map.reduce.join和window.最后被处理的数据可以被push到文件存储系统,数据库,live dashboards…