Spark Streaming 快速入门（实操）
教程目录
- 0x00 教程内容
- 0x01 Spark Streaming 编程
- 启动Spark Shell
- 创建 StreamingContext 对象
- 创建 DStream 对象
- 对 DStream 进行操作
- 输出数据
- 0x02 校验结果并删除测试数据
- 查看统计结果
- 删除测试数据
- 0xFF 总结
0x00 教程内容
- Spark Streaming 编程
- 校验结果并删除测试数据
本案例是在官方文档上做了一定的修改，实现的过程非常简单：开启一个 Spark Streaming 应用，实时接受 TCP Socket 传过来的数据，并进行统计。
0x01 Spark Streaming 编程
Spark Streaming 上构建应用与 Spark 相似，都要先创建 Context 对象，并对抽象数据对象进行操作，Streaming 中处理的数据对象是 DStream。
1. 启动Spark Shell
spark-shell
2. 创建 StreamingContext 对象
// 引入Spark Streaming中的StreamingContext模块import org.apache.spark._// 或者直接执行下面这行import org.apache.spark.streaming._// 注：下面这一项在Spark 1.3及其之后的版本中不是必需的// import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._// Spark Shell 会默认创建好 Spark Context 对象，所以下面这句我注释掉了，如果是在编辑器中编写代码，需根据实际情况加上并修改。// 创建本地的SparkContext对象，包含2个执行线程，APP名字命名为StreamingWordCount// val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("StreamingWordCount")// 创建的 Spark Context 对象为 sc ，我们需要创建本地的StreamingContext对象，第二个参数为处理的时间片间隔时间，设置为1秒val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1))
此处需要注意的是，我们创建 StreamingContext 对象，需要用到 SparkContext 对象（sc）和处理数据所需要设置的时间间隔。
回顾 RDD 的创建过程，我们是直接调用sc 相应的办法就行了。
val textFileRDD = sc.textFile("/home/hadoop-sny/datas/word.txt")
3. 创建 DStream 对象
因为我们是接受 TCP 的数据，所以我们要确认是哪台机器发过来的，而且需要指定端口号。我们使用的是 StreamingContext 对象的 socketTextStream()函数：
// 创建DStream，指明数据源为socket：来自localhost本地主机的9999端口val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
数据源可以有很多，原理都类似，我们可以调用不同的创建函数去连接 Kafka、 Flume、HDFS/S3、Kinesis 和 Twitter 等数据源。
4. 对 DStream 进行操作
我们需要对接收到的数据进行处理，处理的方式与我们前面教程是一样的。
// 使用flatMap和Split对这1秒内所收到的字符串进行分割val words = lines.flatMap(_.split(" "))
切割后会得到一系列的单词，然后再进行下面的操作：
// map操作将独立的单词映射成(word，1)元组val pairs = words.map(word => (word, 1))// 对统计结果进行相加，得到（单词，词频）元组val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)
5. 输出数据
我们可以将结果输出到一个文件中：
// 输出文件夹的前缀，Spark Streaming会自动使用当前时间戳来生成不同的文件夹名称val outputFile = "/tmp/test-streaming"// 将结果输出wordCounts.saveAsTextFiles(outputFile)
除了输出成文件，其实还有很多种方式，上一篇已经提到过。
实现了流数据的处理逻辑后，我们还需要让 Spark Streaming 运行起来，所以需要执行 Spark Streaming 启动的流程，调用的是StreamingContext 对象的start() 函数和awaitTermination() 函数，分别表示启动信号和等待处理结束的信号。
// 启动Spark Streaming应用ssc.start()// 等待计算终止ssc.awaitTermination()
TODO：经过测试，不执行 ssc.awaitTermination() 也不影响，但是编程的时候是必须的。
执行 ssc.start() 步骤的过程中会报错，显示拒绝连接，无法进行后续实验 ：
其实，当输入ssc.start()以后，Spark Streaming程序便启动起来，但是没有启动数据来源，所以显示连接不上，此时需要启动 NetCat 来向特定端口发送数据。
打开一个新的终端2，执行：
nc -l -p 9999
说明：-l 参数表示创建一个监听端口-p 参数表示当前连接结束后仍然保持监听，必须与 -l 参数同时使用。
发现还没安装：
所以可以通过YUM方式安装一下：
yum install -y nc
安装好后，再执行下面指令：
nc -l -p 9999
启动之后会处于待输入状态（阻塞状态）：
此时返回终端1，发现不再报错，而是处于计算状态：
其实，此时已经在/tmp路径生成了很多文件了，并且会不断生成：
在终端2输入下面文本，按回车：
hello shaohello shaoi love naiyiteacher shaohello naiyi
返回终端1查看：
此时就已经在计算了，终端会每隔一秒钟统计一次。如果需要更加准确地观察，可以调大时间间隔，方便自己操作。
0x02 校验结果并删除测试数据
1. 查看统计结果
按Ctrl+Z 停掉终端1的应用后，输入下面的命令看输出的文件：
ls /tmp
发现生成了很多文件：
cat /tmp/test-streaming*/*
发现生成了很多文件：
其实生成的文件夹中很多都是没有数据的，使用下面的命令可以过滤出有内容的文件夹，没有数据输出的文件夹的结果为 12 K：
sudo du -sh /tmp/test-str*
所以可以过滤掉12k大小的：
sudo du -sh /tmp/test-str* | grep -v '12K'
查看有数据的文件夹，则可以查看到 1 秒中获取到的数据流中所统计的词频结果（需改成自己的文件名）：
cat /tmp/test-streaming-1598929305000/*cat /tmp/test-streaming-1598929355000/*
2. 删除测试数据
rm -rf /tmp/test-streaming*
0xFF 总结
- 本章节为 Spark Streaming 的实操教程，理论教程请参考链接：Spark Streaming 快速入门（理论）
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作者简介：邵奈一
全栈工程师、市场洞察者、专栏编辑
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