本文主要是介绍Spark Streaming流式计算的WordCount入门，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
[size=medium]Spark Streaming是一种近实时的流式计算模型，它将作业分解成一批一批的短小的批处理任务，然后并行计算，具有可扩展，高容错，高吞吐，实时性高等一系列优点，在某些场景可达到与Storm一样的处理程度或优于storm，也可以无缝集成多重日志收集工具或队列中转器，比如常见的 kakfa，flume，redis，logstash等，计算完后的数据结果，也可以
存储到各种存储系统中，如HDFS，数据库等，一张简单的数据流图如下：
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内部处理流程：
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下面来看一个wordcount级别的入门例子,注意需要导入相关的包：
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//下面不需要使用的依赖，大家可根据情况去舍name := "scala-spark"version := "1.0"scalaVersion := "2.11.7"//使用公司的私服resolvers += "Local Maven Repository" at "http://dev.bizbook-inc.com:8083/nexus/content/groups/public/"//使用内部仓储externalResolvers := Resolver.withDefaultResolvers(resolvers.value, mavenCentral = false)//Hadoop的依赖libraryDependencies += "org.apache.hadoop" % "hadoop-client" % "2.7.1" //% "provided"//Habse的依赖libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-client" % "0.98.12-hadoop2" // % "provided"libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-common" % "0.98.12-hadoop2" //% "provided"libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-server" % "0.98.12-hadoop2" //% "provided"//Spark的依赖libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core_2.11" % "1.6.0" //% "provided"//Spark SQL 依赖libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-sql_2.11" % "1.6.0" //% "provided"//Spark For Hive 依赖libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-hive_2.11" % "1.6.0"//Spark for StreaminglibraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming_2.11" % "1.6.0"//java servlet 依赖libraryDependencies += "javax.servlet" % "javax.servlet-api" % "3.0.1" //% "provided"[/size]
package com.tools.streamingimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.streaming._/** * Created by qindongliang on 2016/1/28. */object StreamingWordCount { def main(args: Array[String]) { //开本地线程两个处理 val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount") //每隔10秒计算一批数据 val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(10)) //监控机器ip为192.168.1.187:9999端号的数据,注意必须是这个9999端号服务先启动nc -l 9999，否则会报错,但进程不会中断 val lines = ssc.socketTextStream("192.168.1.187", 9999) //按空格切分输入数据 val words = lines.flatMap(_.split(" ")) //计算wordcount val pairs = words.map(word => (word, 1)) //word ++ val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _) //排序结果集打印，先转成rdd，然后排序true升序，false降序，可以指定key和value排序_._1是key，_._2是value val sortResult=wordCounts.transform(rdd=>rdd.sortBy(_._2,false)) sortResult.print() ssc.start() // 开启计算 ssc.awaitTermination() // 阻塞等待计算 }}[size=medium]
然后在对应的linux机器上，开一个nc服务，并写入一些数据：
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nc -l 9999a a a c c d d v v e p x x x x o[size=medium]
然后在控制台，可见计算结果，并且是排好序的：
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至此，第一个体验流式计算的demo就入门了，后面我们还可以继续完善这个例子，比如从kakfa或者redis里面接受数据，然后存储到hbase，或者mysql或者solr，lucene，elasticsearch索引中，用来给前端js图表绘图所用。
参考文章：
[url]http://blog.scottlogic.com/2013/07/29/spark-stream-analysis.html[/url]
[url]http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html[/url]
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这篇关于Spark Streaming流式计算的WordCount入门的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
