11-Structured Streaming -- Scala版本

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我是靠谱客的博主繁荣海燕，最近开发中收集的这篇文章主要介绍11-Structured Streaming -- Scala版本，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

前言

学习Spark的Structured Streaming（结构化流）。
官网：http://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html

1. 快速示例

博主这里仍然使用的是Spark 集群运行。
假设从侦听TCP套接字的数据服务器接收的文本数据的运行字数。

编写代码

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession._

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder.appName("StructedStreaming").getOrCreate()

// 创建流式DataFrame
val lines = spark.readStream.format("socket").option("host", "localhost").option("port", 9999).load()

// 先转换为字符串数据集,然后分割
val words = lines.as[String].flatMap(_.split(" "))

// 按值分组并计数
val wordsCount = words.groupBy("value").count()

// 输出到控制台, 并启动
val query = wordsCount.writeStream.outputMode("complete").format("console").start()

// 防止查询处于活动状态时退出
query.awaitTermination()

先启动传输套接字
在master 节点输入：

nc -lk 9999

在这里插入图片描述
3. 启动Spark 应用
终端运行 spark-shell，进入scala的shell，复制代码：

在WebUI 下，也可以看到相应的Job 情况：

4. 测试数据
在nc 中输入数据：

可以看到shell中正在执行计算步骤：

计算结果：

再次输入：
在这里插入图片描述

你可以看到输出结果包括了之前的数据，是因为输出时设置了选项为 “complete”。
有如下三种输出模式：

也称为“增量查询”：该查询将先前运行的计数与新数据相结合，以计算更新的计数。

如，官网图例：
在这里插入图片描述

2. 创建DataFrame和流式数据集

使用本地文件系统，监控一个本地目录，按照csv格式解析：

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession._
import org.apache.spark.sql.types.StructType

// 创建schema
val userSchema = new StructType().add("name", "string").add("age","integer")

// 创建
val csvDF = spark.readStream.option("sep",";").schema(userSchema).csv("file:///home/hadoop/test_data/")

// 输出模式只能选择append
val query = csvDF.writeStream.outputMode("append").format("console").start()
query.awaitTermination()

在/home/hadoop 下创建 test_data目录：
在这里插入图片描述
复制代码到shell，运行：

输入测试数据：

结果：