spark小知识总结
问题导读
1.如何创建rdd？
2.什么是pair rdd?
3.如何获取数组指定列？
4.foreachRDD的作用是什么？
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本文来自对about云问答帖的总结，分享给大家
1.如何创建rdd
RDD是一个容错的、可以被并行操作的元素集合。创建一个RDD有两个方法：在你的驱动程序中并行化一个已经存在的集合；从外部存储系统中引用一个数据集。Transformation用于对RDD的创建，RDD只能使用Transformation创建，同时还提供大量操作方法，包括map，filter，groupBy，join等，RDD利用这些操作生成新的RDD.还有parallelize也可创建rdd.
下面通过代码来实现
/*
* 1、从scala集合中创建RDD
* 计算：1+2+3+...+100
*/
val nums = 1 to 100
val rdd = sc.parallelize(nums)
val sum = rdd.reduce(_+_)
println("sum:"+sum)
/*
* 2、从本地文件系统创建RDD
* 计算 people.json 文件中字符总长度
*/
val rows = sc.textFile("file:///home/hadoop/../resources/people.json")
val length = rows.map(row=>row.length()).reduce(_+_)
println("total chars length:"+length)
/*
* 3、从HDFS创建RDD（lines: org.apache.spark.rdd.RDD = MapPartitionsRDD at textFile at）
*计算 hive_test 文件中字符长度
*/
val lines = sc.textFile("hdfs://192.168.1.10:9000/user/hive/warehouse/hive_test")
println( lines.map(row=>row.length()).reduce(_+_))
2.如何转换为pair rdd
可以通过map的匿名函数
map(x=>(x,1))
将x，转换为key ,value。一般用于将rdd转换pair rdd。转换之后一般用于统计信息，这时候用到reduceBykey。
3.如何获取数组中元素的值
读取数据后形成rdd，然后获取其中一个元素。如下面
20170206|17825793|2887524685|0|www.aboutyun.com
该如何获取域名，可以通过take获取其中的元素。如下面，分割字符后，形成数组获取对应元素
object WordCount {
def main(args: Array) {
val conf = new SparkConf()
val sc = new SparkContext(conf)
val inFile = sc.textFile("mylog")
val pairs=inFile.map(_.split("|").take(4)).map(x=>(x,1))
val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)
sc.stop()
}
}
4.SparkStreaming之foreachRDD
DStream中的foreachRDD是一个非常强大函数，它允许你把数据发送给外部系统。因为输出操作实际上是允许外部系统消费转换后的数据，它们触发的实际操作是DStream转换。所以要掌握它，对它要有深入了解。
其它需要注意的地方：
（1）输出操作通过懒执行的方式操作DStreams，正如RDD action通过懒执行的方式操作RDD。具体地看，RDD
actions和DStreams输出操作接收数据的处理。因此，如果你的应用程序没有任何输出操作或者 用于输出操作
dstream.foreachRDD()，但是没有任何RDD action操作在dstream.foreachRDD()里面，那么什么也不会执行。系统
仅仅会接收输入，然后丢弃它们。
（2）默认情况下，DStreams输出操作是分时执行的，它们按照应用程序的定义顺序按序执行。
实验1：把SparkStreaming的内部数据存入Mysql
（1）在mysql中创建一个表用于存放数据
mysql> create database sparkStreaming;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql> use sparkStreaming;
Database changed
mysql> show tables;
Empty set (0.01 sec)
mysql> create table searchKeyWord(insert_time date,keyword varchar(30),search_count integer);
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
（2）用scala编写连接Mysql的连接池
import java.sql.Connection
import java.sql.PreparedStatement
import java.sql.ResultSet
import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource
import org.apache.log4j.Logger
object scalaConnectPool {
vallog = Logger.getLogger(scalaConnectPool.this.getClass)
var ds:BasicDataSource = null
def getDataSource={
if(ds == null){
ds = new BasicDataSource()
ds.setUsername("root")
ds.setPassword("iamhaoren")
ds.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/sparkStreaming")
ds.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver")
ds.setInitialSize(20)
ds.setMaxActive(100)
ds.setMinIdle(50)
ds.setMaxIdle(100)
ds.setMaxWait(1000)
ds.setMinEvictableIdleTimeMillis(5*60*1000)
ds.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(10*60*1000)
ds.setTestOnBorrow(true)
}
ds
}
def getConnection : Connection= {
var connect:Connection = null
try {
if(ds != null){
connect = ds.getConnection
}else{
connect = getDataSource.getConnection
}
}
connect
}
def shutDownDataSource: Unit=if (ds !=null){ds.close()}
def closeConnection(rs:ResultSet,ps:PreparedStatement,connect:Connection): Unit ={
if(rs != null){rs.close}
if(ps != null){ps.close}
if(connect != null){connect.close}
}
}
(3)编写SparkStreaming程序
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
object dataToMySQL {
def main(args: Array) {
val conf = new SparkConf().setAppName("use the foreachRDD write data to mysql").setMaster("local")
val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(10))
val streamData = ssc.socketTextStream("master",9999)
val wordCount = streamData.map(line =>(line.split(",")(0),1)).reduceByKeyAndWindow(_+_,Seconds(60))
val hottestWord = wordCount.transform(itemRDD => {
val top3 = itemRDD.map(pair => (pair._2, pair._1))
.sortByKey(false).map(pair => (pair._2, pair._1)).take(3)
ssc.sparkContext.makeRDD(top3)
})
hottestWord.foreachRDD( rdd =>{
rdd.foreachPartition(partitionOfRecords =>{
val connect = scalaConnectPool.getConnection
connect.setAutoCommit(false)
val stmt = connect.createStatement()
partitionOfRecords.foreach(record =>{
stmt.addBatch("insert into searchKeyWord (insert_time,keyword,search_count) values (now(),'"+record._1+"','"+record._2+"')")
})
stmt.executeBatch()
connect.commit()
}
)
}
)
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
ssc.stop()
}
}
（4）编写一个socket端的数据模拟器
import java.io.{PrintWriter}
import java.net.ServerSocket
import scala.io.Source
object streamingSimulation {
def index(n: Int) = scala.util.Random.nextInt(n)
def main(args: Array) {
// 调用该模拟器需要三个参数，分为为文件路径、端口号和间隔时间（单位：毫秒）
if (args.length != 3) {
System.err.println("Usage: <filename> <port> <millisecond>")
System.exit(1)
}
// 获取指定文件总的行数
val filename = args(0)
val lines = Source.fromFile(filename).getLines.toList
val filerow = lines.length
// 指定监听某端口，当外部程序请求时建立连接
val listener = new ServerSocket(args(1).toInt)
while (true) {
val socket = listener.accept()
new Thread() {
override def run = {
println("Got client connected from: " + socket.getInetAddress)
val out = new PrintWriter(socket.getOutputStream(), true)
while (true) {
Thread.sleep(args(2).toLong)
// 当该端口接受请求时，随机获取某行数据发送给对方
val content = lines(index(filerow))
println("-------------------------------------------")
println(s"Time: ${System.currentTimeMillis()}")
println("-------------------------------------------")
println(content)
out.write(content + '\n')
out.flush()
}
socket.close()
}
}.start()
}
}
}
实验数据为：
spark
Streaming
better
than
storm
you
need
it
yes
do
it
（5）实验启动
在客户端启动数据流模拟
对socket端的数据模拟器程序进行 jar文件的打包，并放入到集群目录中
启动程序如下：
java -cp DataSimulation.jar streamingSimulation /root/application/upload/Information 9999 1000
启动SparkStreaming程序
结果如下：
版主精神，过年来了就开始忙活起来了，顶一个 好文，感谢楼主分享！！！ good!代码写的很清楚！ 感谢版主 前面很容易理解，spark streaming还不太熟，等学习下再回来看！感谢分享 感谢楼主 感谢分享 看着，看着，就不懂了，哎。 刚开始学
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