Spark修炼之道(进阶篇)——Spark入门到精通:第十一节 Spark Streaming—— DStream Transformation操作-阿里云开发者社区

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Spark修炼之道(进阶篇)——Spark入门到精通:第十一节 Spark Streaming—— DStream Transformation操作

简介: 本节主要内容 本节部分内容来自官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html DStream Transformation操作 1. Transformation操作 Transformation Meaning map(func) 对DStrea

本节主要内容

本节部分内容来自官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html

  1. DStream Transformation操作

1. Transformation操作

Transformation Meaning
map(func) 对DStream中的各个元素进行func函数操作,然后返回一个新的DStream.
flatMap(func) 与map方法类似,只不过各个输入项可以被输出为零个或多个输出项
filter(func) 过滤出所有函数func返回值为true的DStream元素并返回一个新的DStream
repartition(numPartitions) 增加或减少DStream中的分区数,从而改变DStream的并行度
union(otherStream) 将源DStream和输入参数为otherDStream的元素合并,并返回一个新的DStream.
count() 通过对DStreaim中的各个RDD中的元素进行计数,然后返回只有一个元素的RDD构成的DStream
reduce(func) 对源DStream中的各个RDD中的元素利用func进行聚合操作,然后返回只有一个元素的RDD构成的新的DStream.
countByValue() 对于元素类型为K的DStream,返回一个元素为(K,Long)键值对形式的新的DStream,Long对应的值为源DStream中各个RDD的key出现的次数
reduceByKey(func, [numTasks]) 利用func函数对源DStream中的key进行聚合操作,然后返回新的(K,V)对构成的DStream
join(otherStream, [numTasks]) 输入为(K,V)、(K,W)类型的DStream,返回一个新的(K,(V,W)类型的DStream
cogroup(otherStream, [numTasks]) 输入为(K,V)、(K,W)类型的DStream,返回一个新的 (K, Seq[V], Seq[W]) 元组类型的DStream
transform(func) 通过RDD-to-RDD函数作用于源码DStream中的各个RDD,可以是任意的RDD操作,从而返回一个新的RDD
updateStateByKey(func) 根据于key的前置状态和key的新值,对key进行更新,返回一个新状态的DStream

具体示例:

    //读取本地文件~/streaming文件夹
    val lines = ssc.textFileStream(args(0))
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wordMap = words.map(x => (x, 1))
    val wordCounts=wordMap.reduceByKey(_ + _)
    val filteredWordCounts=wordCounts.filter(_._2>1)
    val numOfCount=filteredWordCounts.count()
    val countByValue=words.countByValue()
    val union=words.union(word1)
    val transform=words.transform(x=>x.map(x=>(x,1)))
    //显式原文件
    lines.print()
    //打印flatMap结果
    words.print()
    //打印map结果
    wordMap.print()
    //打印reduceByKey结果
    wordCounts.print()
    //打印filter结果
    filteredWordCounts.print()
    //打印count结果
    numOfCount.print()
    //打印countByValue结果
    countByValue.print()
    //打印union结果
    union.print()
    //打印transform结果
    transform.print()

下面的代码是运行时添加的文件内容

root@sparkmaster:~/streaming# echo "A B C D" >> test12.txt; echo "A B" >> test12.txt

下面是前面各个函数的结果

-------------------------------------------
lines.print()
-------------------------------------------
A B C D
A B

-------------------------------------------
flatMap结果
-------------------------------------------
A
B
C
D
A
B

-------------------------------------------
map结果
-------------------------------------------
(A,1)
(B,1)
(C,1)
(D,1)
(A,1)
(B,1)

-------------------------------------------
reduceByKey结果
-------------------------------------------
(B,2)
(D,1)
(A,2)
(C,1)


-------------------------------------------
filter结果
-------------------------------------------
(B,2)
(A,2)

-------------------------------------------
count结果
-------------------------------------------
2

-------------------------------------------
countByValue结果
-------------------------------------------
(B,2)
(D,1)
(A,2)
(C,1)

-------------------------------------------
union结果
-------------------------------------------
A
B
C
D
A
B
A
B
C
D
...

-------------------------------------------
transform结果
-------------------------------------------
(A,1)
(B,1)
(C,1)
(D,1)
(A,1)
(B,1)

示例2:
上节课中演示的WordCount代码并没有只是对输入的单词进行分开计数,没有记录前一次计数的状态,如果想要连续地进行计数,则可以使用updateStateByKey方法来进行。下面的代码主要给大家演示如何updateStateByKey的方法,

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.HashPartitioner
import org.apache.spark.streaming._

object StatefulNetworkWordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    if (args.length < 2) {
      System.err.println("Usage: StatefulNetworkWordCount <hostname> <port>")
      System.exit(1)
    }

   //函数字面量,输入的当前值与前一次的状态结果进行累加
    val updateFunc = (values: Seq[Int], state: Option[Int]) => {
      val currentCount = values.sum

      val previousCount = state.getOrElse(0)

      Some(currentCount + previousCount)
    }

     //输入类型为K,V,S,返回值类型为K,S
     //V对应为带求和的值,S为前一次的状态
    val newUpdateFunc = (iterator: Iterator[(String, Seq[Int], Option[Int])]) => {
      iterator.flatMap(t => updateFunc(t._2, t._3).map(s => (t._1, s)))
    }

    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("StatefulNetworkWordCount").setMaster("local[4]")

    //每一秒处理一次
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))
    //当前目录为checkpoint结果目录,后面会讲checkpoint在Spark Streaming中的应用
    ssc.checkpoint(".")

    //RDD的初始化结果
    val initialRDD = ssc.sparkContext.parallelize(List(("hello", 1), ("world", 1)))


    //使用Socket作为输入源,本例ip为localhost,端口为9999
    val lines = ssc.socketTextStream(args(0), args(1).toInt)
    //flatMap操作
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    //map操作
    val wordDstream = words.map(x => (x, 1))

    //updateStateByKey函数使用
    val stateDstream = wordDstream.updateStateByKey[Int](newUpdateFunc,
      new HashPartitioner (ssc.sparkContext.defaultParallelism), true, initialRDD)
    stateDstream.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

下图是初始时的值:
这里写图片描述
使用下列命令启动netcat server

root@sparkmaster:~/streaming# nc -lk 9999

然后输入

root@sparkmaster:~/streaming# nc -lk 9999
hello

将得到下图的结果

这里写图片描述

然后再输入world,

root@sparkmaster:~/streaming# nc -lk 9999
hello
world

则将得到下列结果
这里写图片描述

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