流数据_数据回流是什么意思

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特征：

持续到达，数据量大，注重数据整体价值，数据顺序可能颠倒，丢失，实时计算，

海量，分布，实时，快速部署，可靠

linked in Kafka

spark streaming：微小批处理，模拟流计算，秒级响应

DStream 一系列RDD 的集合

支持批处理

流数据_数据回流是什么意思

创建文件流

流数据_数据回流是什么意思

10代表每10s启动一次流计算

textFileStream 定义了一个文件流数据源

任务：寻找并跑demo代码搭建环境压力测试产品

套接字流

插播： futrue使用（为了兼容老版本python）

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/897692888725344/923030465280480

客户端进行刺频统计，并显示结果。

#!/usr/bin/env python3


from __future__ import print_function

import sys
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv)!=3:
        print("Usage: NetworkWordCount.py <hostname><port>",file=sys.stderr)
        exit(-1)
# this is for two arg plus itself        
    sc=SparkContext(appName="PythonStreamingNetworkWordCount")
    ssc=StreamingContext(sc,1)
    lines=ssc.socketTextStream(sys.argv[1],int(sys.argv[2]))
    counts=lines.flatMap(lambda line:line.split(""))\
            .map(lambda word:(word,1))\
            .reduceByKey(lambda a,b:a+b)
    counts.pprint()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

客户端从服务端接收流数据：

# 用客户端向服务端发送流数据 $ /usr/local/spark/bin/spark-submit NetworkWordCount.py localhost <端口>

服务端，发送

(a) 系统自带服务端 nc。

# 打开服务端 $nc -lk <端口号>

#!/usr/bin/env python3
# NetworkWordCount.py

from __future__ import print_function
import sys
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext

if __name__ == “__main__”:
    if len(sys.argv) != 3:
        print(“Usage: NetworkWordCount.py <hostname> <port>”, file=sys.stderr)
        exit(-1)

    sc = SparkContext(appName = “PythonStreamingNetworkWordCount”)
    ssc = StreamingContext(sc, 1)
    lines = ssc.socketTextStream(sys.argv[1], int(sys.argv[2]))

    counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(” “)) \
            .map(lambda word: (word, 1))\
            .reduceByKey(lambda a,b: a+b)

    counts.pprint()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

import time
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext

sc=SparkContext(appName=”RDDstream”)
ssc=StreamingContext(sc,2)

rddQueue = []
for i in range(5):
rddQueue += [ssc.sparkContext.parallelize([j for j in range(1,1001)],10)]
time.sleep(1)

inputStream = ssc.queueStream(rddQueue)
mappedStream = inputStream.map(lambda x:(x%10,1))
reducedStream=mappedStream.reduceByKey(lambda a,b:a+b)
reducedStream.pprint()
ssc.start()
ssc.stop(stopSparkContext=True,stopGraceFully=True)

kafka作为高级数据源

1。安装

先查看spark版本，spark-shell查看

version2。4。4 scala 2。11。12

具体参见课程64 以及