概览

Spark Streaming是Spark API的一个可横向扩容，高吞吐量，容错的实时数据流处理引擎，Spark能够从Kafka、Flume、Kinesis或者TCP等等输入获取数据，然后能够使用复杂的计算表达式如map,reduce,join和window对数据进行计算。计算完后的数据能够被推送到文件系统，数据库，和实时的仪表盘。另外，你也可以使用Spark ML和图计算处理实时数据流。

Spark Streaming接受到了实时数据后，把它们分批进行切割，然后再交给Spark进行数据的批量处理。

Spark Streaming对离散化的数据流提供了高级别的抽象DStream，所有进入的数据流都会被处理为DStreams，在内部，DStream是一个顺序排列的RDD。

快速起步

***个实例是如何从TCP输入中计算单词出现的次数

首先，我们创建一个JavaStreamingContext对象，它是所有Streaming函数的主入口，再创建一个带有2个线程的StreamingContext对象，每1秒进行一次批处理。

importorg.apache.spark.*;
importorg.apache.spark.api.java.function.*;
importorg.apache.spark.streaming.*;
importorg.apache.spark.streaming.api.java.*;
importscala.Tuple2;
SparkConfconf=newSparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount");
JavaStreamingContextjssc=newJavaStreamingContext(conf,Durations.seconds(1));

创建一个侦听本地9999的TCP数据源

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

我们把接受到的数据按照空格进行切割

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

对单词进行统计

JavaPairDStream<String,Integer>pairs=words.mapToPair(s->newTuple2<>(s,1));
JavaPairDStream<String,Integer>wordCounts=pairs.reduceByKey((i1,i2)->i1+i2);
wordCounts.print();

把字符串拍扁->映射->进行去重统计，***调用print函数把数据打印到控制台中

jssc.start();//Startthecomputation
jssc.awaitTermination();//Waitforthecomputationtoterminate

***，启动整个计算过程

为了完成这次实验，还需要使用nc作为Server进行配合

nc-lk9999

Spark提供了示例，可以使用 ./bin/run-example Streaming.JavaNetworkWordCount localhost 9999 来体验WordCount