在Ubuntu上实现Spark流处理,你需要按照以下步骤进行操作:
sudo apt update
sudo apt install openjdk-11-jdk
wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.2.0/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz
tar -xzf spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz
cd spark-3.2.0-bin-hadoop3.2
~/.bashrc
文件,添加以下内容:export SPARK_HOME=/path/to/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
然后运行source ~/.bashrc
使配置生效。
./bin/spark-shell
这将启动一个交互式的Spark shell,你可以在其中编写和运行Spark代码。
from pyspark.streaming import StreamingContext
ssc = StreamingContext(spark.sparkContext, 1) # 创建一个持续时间为1秒的StreamingContext
input_stream = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) # 从本地主机的9999端口读取文本数据
# 对每个输入记录进行计数
def count_words(time, rdd):
if not rdd.isEmpty():
word_counts = rdd.map(lambda x: (x, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
word_counts.pprint()
input_stream.foreachRDD(count_words)
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
input_stream.print()
然后,你可以使用telnet
或其他工具向本地主机的9999端口发送文本数据。每当你发送一行数据时,Spark Streaming都会对这行数据进行计数,并将结果输出到控制台。
请注意,以上步骤仅适用于单机模式的Spark流处理。如果你想在分布式环境中运行Spark流处理,你需要配置Spark集群,并使用spark-submit
命令提交应用程序。此外,你还需要安装Hadoop依赖项,因为Spark Streaming依赖于Hadoop。
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