2023_Spark_实验二十：SparkStreaming累加计算单词频率_spark dsstream实时词频统计shiyanjielun

一、需求分析

在服务器端不断产生数据的时候，sparkstreaming客户端需要不断统计服务器端产生的相同数据出现的总数，即累计服务器端产生的相同数据的出现的次数。

二、实验环境

centos7 + nc + spark2.1.1 + windows + idea

三、思路分析

流程分析

思路分析

每次客户端程序处理服务器端数据后，将其结果缓存在检查点中，下一次客户端读入数据并处理数据时会去检查点根据key查询和进行更新，并重新将结果更新到检查点中。

检查点：本质上就是对应于HDFS上的一个目录，将数据写入到该目录下以文件的形式将结果保存下来。故，需要先在hdfs上创建检查点对应的目录。

四、编程实现

实验步骤：

• 编写客户端处理程序，程序如下

 
import org.apache.spark.SparkConf
 
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
 
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
 
 
 
object MyTotalNetworkWordCount {
 
def main(args: Array[String]): Unit = {
 
//创建一个Context对象: StreamingContext (SparkContext, SQLContext)
 
//指定批处理的时间间隔
 
val conf = newSparkConf().setAppName("MyNetworkWordCount").setMaster("local[2]")
 
val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(5))
 
//设置检查点
 
ssc.checkpoint("file:///d:/temp/checkpoint")
 
 
 
//创建一个DStream，处理数据,hadoop001为虚拟机的主机名，端口号为netcat服务的端口号
 
val lines = ssc.socketTextStream("192.168.245.110",1234,StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
 
 
 
//执行wordcount
 
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
 
 
 
//定义函数用于累计每个单词的总频率
 
val addFunc = (currValues: Seq[Int], prevValueState: Option[Int]) => {
 
//通过Spark内部的reduceByKey按key规约，然后这里传入某key当前批次的Seq/List,再计算当前批次的总和
 
val currentCount = currValues.sum
 
// 已累加的值
 
val previousCount = prevValueState.getOrElse(0)
 
// 返回累加后的结果，是一个Option[Int]类型
 
Some(currentCount + previousCount)
 
}
 
 
 
val pairs = words.map(word => (word, 1))
 
 
 
val totalWordCounts = pairs.updateStateByKey[Int](addFunc)
 
totalWordCounts.print()
 
 
 
ssc.start()
 
ssc.awaitTermination()
 
}
 
}

• 运行程序

• 在Linux中启动nc: nc -l  1234

• 输入测试数据，每输入一次数据执行一次回车：

查看下检查点是否有数据：