重庆分公司,新征程启航
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本篇内容介绍了“java/scala如何实现WordCount程序”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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程序从windows一个socket端的9999端口接收以换行符分隔的多行文本,每两秒一个时间窗口,打印字数统计。
Socket数据发送命令
window发送命令 nc -l -p 9999
linux 发送命令 nc -lk 9999
Java版本:
package com.unicom.ljs.spark220.study.streaming;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.function.*;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.Time;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import scala.Tuple2;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
/**
* @author: Created By lujisen
* @company ChinaUnicom Software JiNan
* @date: 2020-01-30 22:21
* @version: v1.0
* @description: com.unicom.ljs.spark220.study.streaming
*/
public class StreamingWordCount {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("StreamingWordCount");
/*这里JavaStreamingContext类似sparkCore的SparkContext
* 带有两个参数
* 第一个参数:SparkConf 配置
* 第二个参数: 每次收取的数据流的时间间隔 作为一个批次进行处理
*/
JavaStreamingContext jsc=new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.seconds(2));
/*指定从socket数据源接收数据
* 指定两个参数 1:主机名 2:端口
* window发送命令 nc -l -p 9999
* linux 发送命令 nc -lk 9999*/
JavaReceiverInputDStream
sourceDStream = jsc.socketTextStream("localhost", 9999);
/*接下来就是对每个批次就行处理 这里是每2秒钟一个批次 这样一行行的数据流都被拆分为一个个的单词流*/
JavaDStream
wordDStream = sourceDStream.flatMap(new FlatMapFunction () { @Override
public Iterator
call(String line) throws Exception { return Arrays.asList(line.split(" ")).iterator();
}
});
/*转换成 hello 1
* world 1
* a 1
* b 1 格式*/
JavaPairDStream
wordPairDStream = wordDStream.mapToPair(new PairFunction () { @Override
public Tuple2
call(String word) throws Exception { return new Tuple2<>(word, 1);
}
});
JavaPairDStream
wordCountResult = wordPairDStream.reduceByKey(new Function2 () { @Override
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
return v1+v2;
}
});
/*打印结果*/
wordCountResult.print();
/*jsc这里必须要调用start()函数application才会启动执行,接收数据*/
jsc.start();
jsc.awaitTermination();
/*停止*/
jsc.stop();
}
}
Scala版本:
package com.unicom.ljs.study.streaming
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.streaming.Seconds
/**
* @author: Created By lujisen
* @company ChinaUnicom Software JiNan
* @date: 2020-01-31 08:59
* @version: v1.0
* @description: com.unicom.ljs.study.streaming
*/
object StreamingWordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
/*构建SparkConf配置*/
val sparkConf =new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("StreamingWordCountScala")
val ssc =new StreamingContext(sparkConf,Seconds(2))
/*指定socket数据源*/
val sourceDStream=ssc.socketTextStream("localhost",9999)
val wordDStream=sourceDStream.flatMap(x=>x.split(" "))
val wordPairDStream=wordDStream.map(x=>(x,1))
val wordCountResult=wordPairDStream.reduceByKey(_+_)
/*打印结果*/
wordCountResult.print()
/*启动*/
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
/*停止*/
ssc.stop()
}
}
“java/scala如何实现WordCount程序”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!