今天就跟大家聊聊有關如何進行Spark中Spark Streaming的分析，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

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概覽

Spark Streaming是Spark  API的一個可橫向擴容，高吞吐量，容錯的實時數(shù)據(jù)流處理引擎，Spark能夠從Kafka、Flume、Kinesis或者TCP等等輸入獲取數(shù)據(jù)，然后能夠使用復雜的計算表達式如map,reduce,join和window對數(shù)據(jù)進行計算。計算完后的數(shù)據(jù)能夠被推送到文件系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫，和實時的儀表盤。另外，你也可以使用Spark  ML和圖計算處理實時數(shù)據(jù)流。

Spark Streaming接受到了實時數(shù)據(jù)后，把它們分批進行切割，然后再交給Spark進行數(shù)據(jù)的批量處理。

Spark  Streaming對離散化的數(shù)據(jù)流提供了高級別的抽象DStream，所有進入的數(shù)據(jù)流都會被處理為DStreams，在內部，DStream是一個順序排列的RDD。

快速起步

第一個實例是如何從TCP輸入中計算單詞出現(xiàn)的次數(shù)

首先，我們創(chuàng)建一個JavaStreamingContext對象，它是所有Streaming函數(shù)的主入口，再創(chuàng)建一個帶有2個線程的StreamingContext對象，每1秒進行一次批處理。

import org.apache.spark.*; import org.apache.spark.api.java.function.*; import org.apache.spark.streaming.*; import org.apache.spark.streaming.api.java.*; import scala.Tuple2;  SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount"); JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(1));

創(chuàng)建一個偵聽本地9999的TCP數(shù)據(jù)源

JavaReceiverInputDStream<String> lines = jssc.socketTextStream("localhost", 9999);

我們把接受到的數(shù)據(jù)按照空格進行切割

JavaDStream<String> words = lines.flatMap(x -> Arrays.asList(x.split(" ")).iterator());

對單詞進行統(tǒng)計

JavaPairDStream<String, Integer> pairs = words.mapToPair(s -> new Tuple2<>(s, 1)); JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = pairs.reduceByKey((i1, i2) -> i1 + i2);  wordCounts.print();

把字符串拍扁->映射->進行去重統(tǒng)計，***調用print函數(shù)把數(shù)據(jù)打印到控制臺中

jssc.start();              // Start the computation jssc.awaitTermination();   // Wait for the computation to terminate

最后，啟動整個計算過程

為了完成這次實驗，還需要使用nc作為Server進行配合

nc -lk 9999

Spark提供了示例，可以使用 ./bin/run-example streaming.JavaNetworkWordCount localhost  9999 來體驗WordCount

看完上述內容，你們對如何進行Spark中Spark Streaming的分析有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

文章名稱：如何進行Spark中SparkStreaming的分析
文章起源：http://www.chinadenli.net/article20/isjojo.html

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