Spark（22）：SparkStreaming之DStream创建

**Spark Streaming 之 DStream 创建**

在 Spark 中，Streaming 是一个用于处理实时数据流的框架。它可以从各种来源读取数据，如 Kafka、Flume 等，并将其转换为 DStream（Discretized Stream），以便于进一步的处理和分析。

本文将重点介绍如何创建 DStream，从而开始使用 Spark Streaming。

###1. 创建 DStream要创建 DStream，我们需要从一个数据源读取数据。Spark 提供了多种方法来实现这一点，例如从文件、Kafka、Flume 等读取数据。

#### **1.1 从文件读取**

我们可以使用 `textFileStream` 方法从文件中读取数据：

java//读取文本文件中的数据JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf);
JavaDStream lines = jssc.textFileStream("/path/to/file");

// 进行一些处理lines.map(line -> line.toUpperCase())
 .foreachRDD(rdd -> {
 // 处理 RDD System.out.println("Received data: " + rdd.collect());
 });

#### **1.2 从 Kafka读取**

我们可以使用 `createDirectStream` 方法从 Kafka 中读取数据：

java// 创建 KafkaDirectStreamJavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf);
Map kafkaParams = new HashMap<>();
kafkaParams.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
kafkaParams.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
kafkaParams.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
kafkaParams.put("group.id", "my-group");

JavaDStream lines = jssc.createDirectStream(
 KafkaUtils.getPreferredLocation(conf),
 kafkaParams,
 topics);

// 进行一些处理lines.map(line -> line.toUpperCase())
 .foreachRDD(rdd -> {
 // 处理 RDD System.out.println("Received data: " + rdd.collect());
 });

#### **1.3 从 Flume读取**

我们可以使用 `createDirectStream` 方法从 Flume 中读取数据：

java// 创建 FlumeDirectStreamJavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf);
Map flumeParams = new HashMap<>();
flumeParams.put("host", "localhost");
flumeParams.put("port",44444);

JavaDStream lines = jssc.createDirectStream(
 FlumeUtils.getPreferredLocation(conf),
 flumeParams,
 topics);

// 进行一些处理lines.map(line -> line.toUpperCase())
 .foreachRDD(rdd -> {
 // 处理 RDD System.out.println("Received data: " + rdd.collect());
 });

###2. DStream 的基本操作DStream 提供了多种基本操作，例如 `map`、`filter`、`reduceByKey` 等。

#### **2.1 map**

`map` 方法用于将每个元素转换为另一个元素：

java// 将每个元素转换为大写JavaDStream lines = jssc.textFileStream("/path/to/file");
lines.map(line -> line.toUpperCase())
 .foreachRDD(rdd -> {
 // 处理 RDD System.out.println("Received data: " + rdd.collect());
 });

#### **2.2 filter**

`filter` 方法用于过滤掉不满足条件的元素：

java// 过滤掉长度小于5 的元素JavaDStream lines = jssc.textFileStream("/path/to/file");
lines.filter(line -> line.length() >=5)
 .foreachRDD(rdd -> {
 // 处理 RDD System.out.println("Received data: " + rdd.collect());
 });

#### **2.3 reduceByKey**

`reduceByKey` 方法用于将同一个 key 的元素聚合起来：

java// 将同一个 key 的元素聚合起来JavaDStream lines = jssc.textFileStream("/path/to/file");
lines.map(line -> line.split(","))
 .reduceByKey((a, b) -> a + "," + b)
 .foreachRDD(rdd -> {
 // 处理 RDD System.out.println("Received data: " + rdd.collect());
 });

###3. DStream 的高级操作DStream 提供了多种高级操作，例如 `join`、`cogroup` 等。

#### **3.1 join**

`join` 方法用于将两个 DStream 中的元素进行连接：

java// 将两个 DStream 中的元素进行连接JavaDStream lines1 = jssc.textFileStream("/path/to/file1");
JavaDStream lines2 = jssc.textFileStream("/path/to/file2");
lines1.join(lines2)
 .foreachRDD(rdd -> {
 // 处理 RDD System.out.println("Received data: " + rdd.collect());
 });

#### **3.2 cogroup**

`cogroup` 方法用于将两个 DStream 中的元素进行分组：

java// 将两个 DStream 中的元素进行分组JavaDStream lines1 = jssc.textFileStream("/path/to/file1");
JavaDStream lines2 = jssc.textFileStream("/path/to/file2");
lines1.cogroup(lines2)
 .foreachRDD(rdd -> {
 // 处理 RDD System.out.println("Received data: " + rdd.collect());
 });

###4. DStream 的输出DStream 提供了多种输出方式，例如 `saveAsTextFile`、`saveAsHadoopDataset` 等。

#### **4.1 saveAsTextFile**

`saveAsTextFile` 方法用于将 DStream 中的元素保存为文本文件：

java// 将 DStream 中的元素保存为文本文件JavaDStream lines = jssc.textFileStream("/path/to/file");
lines.saveAsTextFile("/path/to/output");

#### **4.2 saveAsHadoopDataset**

`saveAsHadoopDataset` 方法用于将 DStream 中的元素保存为 Hadoop Dataset：

java// 将 DStream 中的元素保存为 Hadoop DatasetJavaDStream lines = jssc.textFileStream("/path/to/file");
lines.saveAsHadoopDataset(conf, new TextOutputFormat());

###5. 总结本文介绍了 Spark Streaming 之 DStream 的创建、基本操作和高级操作，以及输出方式。通过阅读本文，读者可以了解如何使用 Spark Streaming 来处理实时数据流，并将其转换为有用的信息。