如何利用Spark Streaming實現UV統計
問題描述:首先以一個簡單的示例開始:用Spark Streaming對從TCP連接中接收的文本進行單詞計數。 /** * 功能:用spark streaming實現的針對流式數據進行單詞計數的程序。 * 該程序只是對數據流中的每一批數據進行單獨的計數,而沒有進行增量計數。
回答(1).首先以一個簡單的示例開始:用Spark Streaming對從TCP連接中接收的文本進行單詞計數。 /** * 功能:用spark streaming實現的針對流式數據進行單詞計數的程序。 * 該程序只是對數據流中的每一批數據進行單獨的計數,而沒有進行增量計數。
回答(2).首先以一個簡單的示例開始:用Spark Streaming對從TCP連接中接收的文本進行單詞計數。 /** * 功能:用spark streaming實現的針對流式數據進行單詞計數的程序。 * 該程序只是對數據流中的每一批數據進行單獨的計數,而沒有進行增量計數。 * 環境:spark 1.6.1, scala 2.10.4 */ // 引入相關類庫 import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ object NetworkWordCount { def main(args: Array[String]) { // Spark Streaming程序以StreamingContext為起點,其內部維持了一個SparkContext的實例。 // 這里我們創建一個帶有兩個本地線程的StreamingContext,并設置批處理間隔為1秒。 val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount") val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) // 在一個Spark應用中默認只允許有一個SparkContext,默認地spark-shell已經為我們創建好了 // SparkContext,名為sc。因此在spark-shell中應該以下述方式創建StreamingContext,以 // 避免創建再次創建SparkContext而引起錯誤: // val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1)) // 創建一個從TCP連接獲取流數據的DStream,其每條記錄是一行文本 val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) // 對DStream進行轉換,最終得到計算結果 val res = lines.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _) // 打印該DStream中每個RDD中的前十個元素 res.print() // 執行完上面代碼,Spark Streaming并沒有真正開始處理數據,而只是記錄需在數據上執行的操作。 // 當我們設置好所有需要在數據上執行的操作以后,我們就可以開始真正地處理數據了。如下: ssc.start() // 開始計算 ssc.awaitTermination() // 等待計算終止 } } 為了測試程序,我們得有TCP數據源作為輸入,這可以使用Netcat(一般linux系統中都有,如果是windows系統,則推薦你使用 Ncat ,Ncat是一個改進版的Netcat)。如下使......
回答(3).首先,需要將以下代碼編譯成jar包,然后在flume中使用,代碼轉自這里 (如果發現需要依賴的工具類神馬的,請在相同目錄下的scala文件中找一找) package org.apache.spark.streaming.flume.sink import java.net.InetSocketAddress import java....
回答(4).初始化的過程主要可以概括為兩點: 1)調度器的初始化。 調度器調度 Spark Streaming 的運行,用戶可以通過配置相關參數進行調優。 2)將輸入流的接收器轉化為 RDD 在集群進行分布式分配,然后啟動接收器集合中的每個接收器。
回答(5). 初始化的過程主要可以概括為兩點: 1)調度器的初始化。 調度器調度 Spark Streaming 的運行,用戶可以通過配置相關參數進行調優。 2)將輸入流的接收器轉化為 RDD 在集群進行分布式分配,然后啟動接收器集合中的每個接收器。 針對不同的數據源, Spark Streaming 提供了不同的數據接收器,分布在各個節點上的每個接收器可以認為是一個特定的進程,接收一部分流數據作為輸入。
回答(6).參看這個貼子 里面說介紹
回答(7).隨著大數據的發展,人們對大數據的處理要求也越來越高,原有的批處理框架MapReduce適合離線計算,卻無法滿足實時性要求較高的業務,如實時推薦、用戶行為分析等。 Spark Streaming是建立在Spark上的實時計算框架,通過它提供的豐富的API、基于內.
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