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Spark Streaming简介
Spark Streaming是Apache Spark的一个模块，它支持对实时数据的高效处理。Spark Streaming提供了与Spark Core相似的编程模型，让你可以使用Scala、Java或Python等，以批处理的方式处理实时数据。 在Spark Streaming中，输入的数据流会被切分成小批数据，然后你可以基于这些小批数据来进行处理，从而实现实时数据分析。
使用Spark Streaming
以下是使用Spark Streaming进行实时数据处理的基本步骤：
创建一个输入DStream，这个DStream会持续不断地接收实时数据流。
- 使用转换操作对数据流进行处理。这其中包括过滤操作、映射操作、聚合操作等。
- 使用输出操作将处理后的结果输出。可以将结果输出到文件、数据库、Redis等外部存储系统中。
- 通过调用start()方法来启动Spark Streaming应用程序，之后程序会一直运行。
Spark Streaming示例代码
以下是一个示例代码，它演示了如何使用Spark Streaming来读取数据、进行转换操作、并将结果输出到控制台上。代码的具体解释在注释中给出。
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SreamingExample").setMaster("local[2]") val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1)) // 创建一个输入DStream，从socket输出中读取数据，默认读取hostname为localhost，port为9999 val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) // 对输入DStream进行处理，这里是将每行的文本按空格分割，并将分割出的单词打上“1”这个标记 val words = lines.flatMap(_.split(" ")).map(x => (x, 1)) // 对已经打上标记的单词进行聚合操作，并输出结果 val wordCounts = words.reduceByKey(_ + _) wordCounts.print() ssc.start() // 启动StreamingContext ssc.awaitTermination() // 等待程序结束
总结
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