from __future__ import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.flume import FlumeUtils import pyspark if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: flume_wordcount.py <hostname> <port>", file=sys.stderr) exit(-1) sc = SparkContext(appName="FlumeEventCount") ssc = StreamingContext(sc, 2) hostname= sys.argv[1] port = int(sys.argv[2]) stream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port,pyspark.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2) stream.count().map(lambda cnt : "Recieve " + str(cnt) +" Flume events!!!!").pprint() ssc.start() ssc.awaitTermination()

这段代码是一个使用 PySpark 和 Flume 的实时数据流处理程序，可以统计从 Flume 传输过来的事件数量并输出。程序的基本流程如下：

1. 导入所需的模块和包；
2. 判断命令行参数是否正确，如果不正确则输出提示信息并退出程序；
3. 创建 SparkContext 和 StreamingContext 对象；
4. 从命令行参数中获取 Flume 的主机名和端口号；
5. 使用 FlumeUtils.createStream() 方法创建一个输入数据流；
6. 对流进行操作，统计接收到的事件数量，并使用 pprint() 方法输出；
7. 启动 StreamingContext 并等待程序结束。

需要注意的是，这段代码只是一个简单的示例，实际应用中还需要根据具体需求进行修改和扩展。

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from future import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.flume import FlumeUtils import pyspark if name == "main": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: flume_wordcount.py <hostname> <port>", file=sys.stderr) exit(-1) sc = SparkContext(appName="FlumeEventCount") ssc = StreamingContext(sc, 2) hostname= sys.argv[1] port = int(sys.argv[2]) stream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port,pyspark.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2) stream.count().map(lambda cnt : "Recieve " + str(cnt) +" Flume events!!!!").pprint() ssc.start() ssc.awaitTermination()详细解释

这段代码是一个使用 PySpark 和 Flume 的实时数据流处理程序，可以统计从 Flume 传输过来的事件数量并输出。下面对每一行代码进行详细解释：

from future import print_function

这是 Python2 中使用 Python3 的 print 函数的语法，用于兼容 Python2 和 Python3。

import sys
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.flume import FlumeUtils
import pyspark

导入所需的模块和包。

if name == "main":

判断程序是否在主函数中运行。

if len(sys.argv) != 3:
    print("Usage: flume_wordcount.py <hostname> <port>", file=sys.stderr)
    exit(-1)

判断命令行参数是否正确，如果不正确则输出提示信息并退出程序。

sc = SparkContext(appName="FlumeEventCount")

创建 SparkContext 对象，指定应用程序名称为 "FlumeEventCount"。

ssc = StreamingContext(sc, 2)

创建 StreamingContext 对象，指定 SparkContext 对象和批处理间隔为 2 秒。

hostname= sys.argv[1]
port = int(sys.argv[2])

从命令行参数中获取 Flume 的主机名和端口号。

stream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port,pyspark.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2)

使用 FlumeUtils.createStream() 方法创建一个输入数据流。

stream.count().map(lambda cnt : "Recieve " + str(cnt) +" Flume events!!!!").pprint()

对流进行操作，统计接收到的事件数量，并使用 pprint() 方法输出。

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

启动 StreamingContext 并等待程序结束。

spark streaming接收flume数据代码实现

下面是使用Spark Streaming接收Flume数据的代码实现：

1. 首先，需要在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming-flume_2.11</artifactId>
    <version>2.4.4</version>
</dependency>

2. 接着，在Spark Streaming应用程序中，创建一个Flume事件流，并将其与对应的Flume Agent进行连接：

import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.streaming.flume._

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))

val flumeStream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port)

其中，hostname和port分别是Flume Agent的主机名和端口号。

3. 使用DStream的transform方法对接收到的数据进行处理：

val events = flumeStream.map(event => new String(event.event.getBody.array()))
val words = events.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)

4. 最后，使用DStream的print方法输出结果：

wordCounts.print()

完整代码示例：

import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.flume._

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))

val flumeStream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port)

val events = flumeStream.map(event => new String(event.event.getBody.array()))
val words = events.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)

wordCounts.print()

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

注意：在实际应用中，需要根据实际情况设置合适的批处理间隔时间和Flume Agent的配置。