一、实验目的

掌握 DStream各种常用转换操作。

掌握Spark Streaming join操作。

掌握DStream计算结果的保存。

二、实验内容

编写Spark Streaming流计算程序，完成以下要求：

1、对DStream进行各种转换操作。

2、对两个DStream进行join操作。

3、保存DStream计算结果。

三、实验原理

Spark Streaming提供了多种转换函数，用来对接收到的实时数据进行转换操作。常用的DStreams转换函数如下表所示:

函数名	作用
map(func)：	对源DStream的每个元素，采用func函数进行转换，得到一个新的DStream；
flatMap(func)：	与map相似，但是每个输入项可用被映射为0个或者多个输出项；
filter(func)：	返回一个新的DStream，仅包含源DStream中满足函数func的项；
repartition(numPartitions)：	通过创建更多或者更少的分区改变DStream的并行程度；
union(otherStream)：	返回一个新的DStream，包含源DStream和其他DStream的元素；
count()：	统计源DStream中每个RDD的元素数量；
reduce(func)：	利用函数func聚集源DStream中每个RDD的元素，返回一个包含单元素RDDs的新DStream；
countByValue()：	应用于元素类型为K的DStream上，返回一个（K，V）键值对类型的新DStream，每个键的值是在原DStream的每个RDD中的出现次数；
reduceByKey(func, [numTasks])：	当在一个由(K,V)键值对组成的DStream上执行该操作时，返回一个新的由(K,V)键值对组成的DStream，每一个key的值均由给定的recuce函数（func）聚集起来；
join(otherStream, [numTasks])：	当应用于两个DStream（一个包含（K,V）键值对,一个包含(K,W)键值对），返回一个包含(K, (V, W))键值对的新DStream；
cogroup(otherStream, [numTasks])：	当应用于两个DStream（一个包含（K,V）键值对,一个包含(K,W)键值对），返回一个包含(K, Seq[V], Seq[W])的元组；
transform(func)：	通过对源DStream的每个RDD应用RDD-to-RDD函数，创建一个新的DStream。支持在新的DStream中做任何RDD操作。

四、实验环境

硬件：x86_64 ubuntu 16.04服务器

软件：JDK 1.8，Spark-2.3.2，Hadoop-2.7.3

五、实验步骤

5.1 启动Spark集群和HDFS集群

1、在终端窗口下，输入如下命令，分别启动Spark集群和HDFS集群:

1.  $ start-dfs.sh
2.  $ cd /opt/spark
3.  $ ./sbin/start-all.sh

然后使用jps命令查看，确保已经正确启动了Spark和HDFS集群。

2、启动spark-shell。在终端窗口中，键入以下命令：（注意，请将以下命令中的localhost替换为虚拟机实际的机器名）

1.  $ spark-shell --master spark://localhost:7077

5.2 启动netcat服务器

在本实验中，我们使用Socket数据源来测试流程序中的各种DStream转换操作。所以，需要启动一个netcat服务器，作为本实验中流程序的Socket数据源。

另打开一个新的终端，在终端窗口中使用如下命令开启netcat服务器，服务端口为9999：

1.  $ nc -lp 9999

启动以后，就等待用户输入数据。输入的数据会被Spark流程序实时读取并处理。目前暂时不需要输入任何内容。

5.3 DStreams的转换操作

要执行Spark流程序，首先需要创建StreamingContext对象。请切换回pyspark shell窗口执行以下操作。

1、map(func)

使用map()对数据进行处理，这里以把分割后的数据转化为List为例。切换回spark-shell窗口，在paster模式下，输入以下代码:

1.  import org.apache.spark.streaming.Seconds
2.  import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
3.      　
4.  // 创建StreamingContext Secondes 设置每5s对数据进行一次采集
5.  val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
6.      　
7.  // 连接TCP服务 localhost 9999
8.  val lines = ssc.socketTextStream("localhost",9999)
9.  
10. // 对每行数据进行分割(按空格分割)
11. // 分割后的数据会存在Array中 直接打印会数据一个Array对象，所有转为List输出
12. val words = lines.map(_.split(" ").toList)
13.     　
14. // 打印输出
15. words.print()
16. 
17. // 开始任务
18. ssc.start()

然后同时按下【Ctrl + D】，执行以上代码。

切换到启动TCP服务的终端窗口，输入如下内容：

1.  spark java python java python scala

切换回spark-shell窗口，查看程序输出窗口，打印结果如下：

—————————————————————-
Time: 1546508005000 ms
—————————————————————-
List(spark, java, python, java, python, scala)

停止流计算，但不终止ssc。在spark-shell窗口下，键入以下命令：

1.  ssc.stop(false)

然后发现netcat服务关闭，需重启netcat服务

1.  nc -lp 9999
2、flatMap(func)

使用flatMap函数对数据进行分割后打印。在spark-shell窗口下,继续键入以下代码：

1.  val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
2.  val lines = ssc.socketTextStream("localhost",9999)
3.      　
4.  // 对每行数据进行分割(按空格分割)
5.  // 分割后的数据会存在map中
6.  val words = lines.flatMap(_.split(" "))
7.      　
8.  // 打印输出
9.  words.print()
10.     　
11. // 开始任务
12. ssc.start()

然后同时按下【Ctrl + D】，执行以上代码。

紧接着，切换到启动TCP服务的终端窗口，输入如下内容：：

1.  spark java python java python scala

切换回spark-shell窗口，查看程序输出窗口，打印结果如下：

—————————————————————-
Time: 1546573705000 ms
—————————————————————-
spark
java
python
java
python
scala

停止流计算，但不终止ssc。在spark-shell窗口下，键入以下命令：

1.  ssc.stop(false)

然后发现netcat服务关闭，需重启netcat服务

1.  nc -lp 9999

3、filter(func):

通过filter函数过滤数据值为”java”的数据打印出来。在spark-shell窗口下,继续键入以下代码：

1.  val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
2.  val lines = ssc.socketTextStream("localhost",9999)
3.      　
4.  // 对每行数据进行分割(按空格分割)
5.  // 分割后的数据会存在map中
6.  val words = lines.flatMap(_.split(" "))
7.  val f = (name:String) => name == "java"
8.      　
9.  val word = words.filter(f)
10.     　
11. // 打印输出
12. word.print()
13.     　
14. // 开始任务
15. ssc.start()

然后同时按下【Ctrl + D】，执行以上代码。

紧接着，切换到启动TCP服务的终端窗口，输入如下内容：：

1.  spark java python java python scala

切换回spark-shell窗口，查看程序输出窗口，打印结果如下：

—————————————————————-
Time: 1546573830000 ms
—————————————————————-
java
java

停止流计算，但不终止ssc。在spark-shell窗口下，键入以下命令：

1.  ssc.stop(false)

然后发现netcat服务关闭，需重启netcat服务

1.  nc -lp 9999

4、 union(otherStream)

union函数是对DStream进行合并,返回一个新的DStream。在spark-shell窗口下,继续键入以下代码：

1.  val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
2.  val lines = ssc.socketTextStream("localhost",9999)
3.      　
4.  // 对每行数据进行分割(按空格分割)
5.  // 分割后的数据会存在map中
6.  val words = lines.flatMap(_.split(" "))
7.  val union_DStream = words.union(words)
8.  union_DStream.print()
9.      　
10. // 开始任务
11. ssc.start()

然后同时按下【Ctrl + D】，执行以上代码。

紧接着，切换到启动TCP服务的终端窗口，输入如下内容：：

1.  spark java python java python scala

切换回spark-shell窗口，查看程序输出窗口，打印结果如下：

—————————————————————-
Time: 1546586695000 ms·
—————————————————————-
spark
java
python
java
python
scala
spark
java
python
java

上面案例是把输入的数据进行一次合并。

停止流计算，但不终止ssc。在spark-shell窗口下，键入以下命令：

1.  ssc.stop(false)

然后发现netcat服务关闭，需重启netcat服务

1.  nc -lp 9999

5、count()

count函数是对DStream元素进行统计,返回一个新的DStream。在spark-shell窗口下,继续键入以下代码：

1.  val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
2.  val lines = ssc.socketTextStream("localhost",9999)
3.      　
4.  // 对每行数据进行分割(按空格分割)
5.  // 分割后的数据会存在map中
6.  val words = lines.flatMap(_.split(" "))
7.      　
8.  // 对words中的元素数据进行统计
9.  val word_count = words.count()
10.     　
11. // 打印统计结果
12. word_count.print()
13.     　
14. // 开始任务
15. ssc.start()

然后同时按下【Ctrl + D】，执行以上代码。

紧接着，切换到启动TCP服务的终端窗口，输入如下内容：：

1.  spark java python java python scala

切换回spark-shell窗口，查看程序输出窗口，打印结果如下：

—————————————————————-
Time: 1546587435000 ms
—————————————————————-
0
—————————————————————-
Time: 1546587440000 ms
—————————————————————-
6

可以看出，当没有数据时，统计数量为0。

停止流计算，但不终止ssc。在spark-shell窗口下，键入以下命令：

1.  ssc.stop(false)

然后发现netcat服务关闭，需重启netcat服务

1.  nc -lp 9999

6、reduce(func)

reduce函数是对DStream数据进行聚合,返回一个新的DStream。在spark-shell窗口下,继续键入以下代码：

1.  val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
2.  val lines = ssc.socketTextStream("localhost",9999)
3.      　
4.  // 对每行数据进行分割(按空格分割)
5.  // 分割后的数据会存在map中
6.  val words = lines.flatMap(_.split(" "))
7.      　
8.  // 对DStream中的元素依次相加 
9.  val word = words.reduce((a, b) => a + b)
10.     　
11. // 打印统计结果
12. word.print()
13.     　
14. // 开始任务
15. ssc.start()

然后同时按下【Ctrl + D】，执行以上代码。

紧接着，切换到启动TCP服务的终端窗口，输入如下内容：：

1.  java

切换回spark-shell窗口，查看程序输出窗口，打印结果如下：

—————————————————————-
Time: 1546589670000 ms
—————————————————————-
java

停止流计算，但不终止ssc。在spark-shell窗口下，键入以下命令：

1.  ssc.stop(false)

然后发现netcat服务关闭，需重启netcat服务

1.  nc -lp 9999

7、countByValue()

countByValue函数是对DStream数据进行统计,返回一个(K,V)键值对类型的新DStream。在spark-shell窗口下,继续键入以下代码：

1.  val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
2.  val lines = ssc.socketTextStream("localhost",9999)
3.      　
4.  // 对每行数据进行分割(按空格分割)
5.  // 分割后的数据会存在map中
6.  val words = lines.flatMap(_.split(" "))
7.      　
8.  // 对DStream中的元素进行计数并一(K,V)键值对返回
9.  val word = words.countByValue()
10. // 打印统计结果
11. word.print()
12.     　
13. // 开始任务
14. ssc.start()

然后同时按下【Ctrl + D】，执行以上代码。

紧接着，切换到启动TCP服务的终端窗口，输入如下内容：：

1.  spark java python java python scala

切换回spark-shell窗口，查看程序输出窗口，打印结果如下：

—————————————————————-
Time: 1546590505000 ms
—————————————————————-
(scala,1)
(python,2)
(java,2)
(spark,1)

上面的是打印结果中 K 为元素值，V为元素出现的次数。

停止流计算，但不终止ssc。在spark-shell窗口下，键入以下命令：

1.  ssc.stop(false)

然后发现netcat服务关闭，需重启netcat服务

1.  nc -lp 9999

8、reduceByKey(func)

reduceByKey函数是对DStream中的数据根据相同的K对V进行处理,返回一个(K,V)键值对类型的新DStream。在spark-shell窗口下,继续键入以下代码：

1.  val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
2.  val lines = ssc.socketTextStream("localhost",9999)
3.      　
4.  // 对每行数据进行分割(按空格分割)
5.  // 分割后的数据会存在map中
6.  val words = lines.flatMap(_.split(" "))
7.      　
8.  // 使用map对元组进行组合 组合为(K,V)的形式
9.  val word = words.map((_, 1))
10.     　
11. // 通过reduceByKey对相同K的元组进行V相加
12. val word_reduce = word.reduceByKey((a, b) => a + b)
13.     　
14. // 打印统计结果
15. word_reduce.print()
16.     　
17. // 开始任务
18. ssc.start()

然后同时按下【Ctrl + D】，执行以上代码。

紧接着，切换到启动TCP服务的终端窗口，输入如下内容：：

1.  spark java python java python scala

切换回spark-shell窗口，查看程序输出窗口，打印结果如下：

—————————————————————-
Time: 1546593640000 ms
—————————————————————-
(scala,1)
(python,2)
(java,2)
(spark,1)

reduceByKey函数多用于处理(K,V)数据的聚合

停止流计算，但不终止ssc。在spark-shell窗口下，键入以下命令：

1.  ssc.stop(false)

然后发现netcat服务关闭，需重启netcat服务

1.  nc -lp 9999

9、join(otherStream)：

join函数可以将两个DStream连接到一起。例如，有一个(K,V)，以及另一个(K,W)，将这两者进行join连接，返回的结果为(K,(V,W))。在spark-shell窗口下,继续键入以下代码：

1.  val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
2.  val lines = ssc.socketTextStream("localhost",9999)
3.      　
4.  // 对每行数据进行分割(按空格分割)
5.  // 分割后的数据会存在map中
6.  val words = lines.flatMap(_.split(" "))
7.      　
8.  // 使用map对元组进行组合 组合为(K,V)的形式
9.  val word = words.map((_, 1))
10.     　
11. // 通过join对把两个DSstream加到一起
12. val word_join = word.join(word)
13.     　
14. // 打印统计结果
15. word_join.print()
16.     　
17. // 开始任务
18. ssc.start()

然后同时按下【Ctrl + D】，执行以上代码。

紧接着，切换到启动TCP服务的终端窗口，输入如下内容：：

1.  spark java python java python scala

切换回spark-shell窗口，查看程序输出窗口，打印结果如下：

—————————————————————-
Time: 1547189050000 ms
—————————————————————-
(scala,(1,1))
(python,(1,1))
(python,(1,1))
(python,(1,1))
(python,(1,1))
(java,(1,1))
(java,(1,1))
(java,(1,1))
(java,(1,1))
(spark,(1,1))

停止流计算，但不终止ssc。在spark-shell窗口下，键入以下命令：

1.  ssc.stop(false)

六、实验知识测试

无

七、实验拓展

无

DStreams的操作

一、实验目的

二、实验内容

三、实验原理

四、实验环境

五、实验步骤

5.1 启动Spark集群和HDFS集群

5.2 启动netcat服务器

5.3 DStreams的转换操作

六、实验知识测试

七、实验拓展

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