大数据编程实验四：SparkStreaming编程
一、实验目的与要求
- 通过实验掌握Spark Streaming的基本编程方法
- 熟悉利用Spark Streaming处理来自不同数据源的数据
- 熟悉DStream的各种转换操作
- 熟悉把DStream的数据输出保存到文本文件或MySQL数据库中
二、实验内容
- 参照教材示例，利用Spark Streaming对不同类型数据源的数据进行处理
- 参照教材示例，完成DStream的两种有状态转换操作
- 参照教材示例，完成把DStream的数据输出保存到文本文件或MySQL数据库中
三、实验步骤
1、利用Spark Streaming对不同类型数据源的数据进行处理
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文件流
首先在虚拟机中打开第一个终端作为数据流终端，创建一个logfile目录：
cd /usr/local/spark/mycode mkdir streaming cd streaming mkdir logfile然后我们打开第二个终端作为流计算终端，在我们创建的目录下面新建一个py程序：
vim FileStreaming.py然后输入如下代码：
from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.streaming import StreamingContext conf = SparkConf() conf.setAppName('TestDStream') conf.setMaster('local[2]') sc = SparkContext(conf = conf) ssc = StreamingContext(sc, 10) lines = ssc.textFileStream('file:///usr/local/spark/mycode/streaming/logfile') words = lines.flatMap(lambda line: line.split(' ')) wordCounts = words.map(lambda x : (x,1)).reduceByKey(lambda a,b:a+b) wordCounts.pprint() ssc.start() ssc.awaitTermination()
保存该文件并执行如下命令：
/usr/local/spark/bin/spark-submit FileStreaming.py然后我们进入数据流终端，在logfile目录下新建一个log2.txt文件，然后往里面输入一些英文语句后保存退出，再次切换到流计算终端，就可以看见打印出单词统计信息了。
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套接字流
我们继续在流计算端的streaming目录下创建一个socket目录，然后在该目录下创建一个DataSourceSocket.py程序：
mkdir socket cd socket vim NetworkWordCount.py并在py程序中输入如下代码：
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()
我们再在数据流终端启动Socket服务器端：
nc -lk 8888然后我们再进入流计算终端，执行如下代码启动流计算：
/usr/local/spark/bin/spark-submit NetworkWordCount.py localhost 8888然后我们在数据流终端内手动输入一行英文句子后回车，多输入几次，流计算终端就会不断执行词频统计并打印出信息。
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RDD队列流
我们继续在streaming目录下新建rddqueue目录并在该目录下创建py程序：
mkdir rddqueue cd rddqueue/ vim RDDQueueStreaming.py然后在py文件中输入如下代码：
import time from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext if __name__ == "__main__": sc = SparkContext(appName="PythonStreamingQueueStream") ssc = StreamingContext(sc, 2) #创建一个队列，通过该队列可以把RDD推给一个RDD队列流 rddQueue = [] for i in range(5): rddQueue += [ssc.sparkContext.parallelize([j for j in range(1, 1001)], 10)] time.sleep(1) #创建一个RDD队列流 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)
保存退出后再执行如下命令：
/usr/local/spark/bin/spark-submit RDDQueueStreaming.py
2、完成DStream的两种有状态转换操作
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DStream无状态转换操作
上面的词频统计程序NetworkWordCount就采取了无状态转换操作。
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DStream有状态转换操作
我们在socket目录下创建WindowedNetworkWordCount.py程序并输入如下代码：
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: WindowedNetworkWordCount.py <hostname> <port>", file=sys.stderr) exit(-1) sc = SparkContext(appName="PythonStreamingWindowedNetworkWordCount") ssc = StreamingContext(sc, 10) ssc.checkpoint("file:///usr/local/spark/mycode/streaming/socket/checkpoint") lines = ssc.socketTextStream(sys.argv[1], int(sys.argv[2])) counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))\ .map(lambda word: (word, 1))\ . reduceByKeyAndWindow(lambda x, y: x + y, lambda x, y: x - y, 30, 10) counts.pprint() ssc.start() ssc.awaitTermination()
然后我们在数据流终端执行如下命令启动服务器：
cd /usr/local/spark/mycode/streaming/socket/ nc -lk 6666然后再在流计算终端运行我们刚写的代码：
/usr/local/spark/bin/spark-submit WindowedNetworkWordCount.py localhost 6666在数据流终端输入英文就可以看见统计结果了。
3、完成把DStream的数据输出保存到MySQL数据库中
我们首先启动MySQL数据库：
systemctl start mysqld.service
mysql -u root -p
然后创建spark数据库和wordcount表：
mysql> create database spark;
mysql> use spark;
mysql> create table wordcount (word char(20), count int(4));
然后再在终端安装python连接MySQL的模块：
pip3 install PyMySQL
然后我们在streaming目录下新建stateful目录并在该目录下创建py文件：
mkdir stateful
cd stateful/
vim NetworkWordCountStatefulDB.py
并在py文件中输入如下代码：
from __future__ import print_function
import sys
import pymysql
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) != 3:
print("Usage: NetworkWordCountStateful <hostname> <port>", file=sys.stderr)
exit(-1)
sc = SparkContext(appName="PythonStreamingStatefulNetworkWordCount")
ssc = StreamingContext(sc, 1)
ssc.checkpoint("file:///usr/local/spark/mycode/streaming/stateful")
# RDD with initial state (key, value) pairs
initialStateRDD = sc.parallelize([(u'hello', 1), (u'world', 1)])
def updateFunc(new_values, last_sum):
return sum(new_values) + (last_sum or 0)
lines = ssc.socketTextStream(sys.argv[1], int(sys.argv[2]))
running_counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))\
.map(lambda word: (word, 1))\
.updateStateByKey(updateFunc, initialRDD=initialStateRDD)
running_counts.pprint()
def dbfunc(records):
db = pymysql.connect("localhost","root","123456","spark")
cursor = db.cursor()
def doinsert(p):
sql = "insert into wordcount(word,count) values ('%s', '%s')" % (str(p[0]), str(p[1]))
try:
cursor.execute(sql)
db.commit()
except:
db.rollback()
for item in records:
doinsert(item)
def func(rdd):
repartitionedRDD = rdd.repartition(3)
repartitionedRDD.foreachPartition(dbfunc)
running_counts.foreachRDD(func)
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
然后我们新建一个数据源终端并执行如下命令：
cd /usr/local/spark/mycode/streaming/stateful/
nc -lk 5555
然后再在我们的流计算终端运行我们该编写的代码：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-474031.html
/usr/local/spark/bin/spark-submit NetworkWordCountStatefulDB.py localhost 5555
然后就可以把词频统计的结果写入MySQL中了。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-474031.html
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