spark侧边流代码展示

以下是一个简单的Spark侧边流代码示例：

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

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

// 创建一个DStream
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

// 定义侧边流
val errorLines = lines.filter(_.contains("error"))

// 将侧边流数据保存到HDFS中
errorLines.foreachRDD { rdd =>
  val timestamp = System.currentTimeMillis()
  rdd.saveAsTextFile(s"/path/to/hdfs/${timestamp}")
}

// 启动StreamingContext
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

以上代码创建了一个StreamingContext，从一个socket端口读取数据，然后定义了一个侧边流来过滤包含“error”的数据，并将这些数据保存到HDFS中。最后，通过启动StreamingContext来开始流式处理数据。

相关问题

展示一段spark代码

以下是一个简单的Spark代码示例，用于计算文本文件中单词的出现频率：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val input = sc.textFile(args(0))
    val words = input.flatMap(line => line.split(" "))
    val counts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)

    counts.saveAsTextFile(args(1))
  }
}

这个代码使用Spark的RDD（弹性分布式数据集）来处理数据。首先从文件中读取输入数据，然后将每行拆分成单词，并使用`flatMap`函数将单词扁平化为一个RDD。接下来，使用`map`函数将每个单词映射到一个键值对`(word, 1)`，然后使用`reduceByKey`函数将具有相同键的值相加，从而计算每个单词的出现次数。最后，将结果保存到输出文件中。

spark SQL清洗代码

Spark SQL清洗代码是指使用Spark SQL来清洗和处理数据的代码。它可以帮助我们从原始数据中提取需要的信息，进行数据清洗和处理，使得数据更加规范、准确和有用。下面是一个简单的Spark SQL清洗代码的示例：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("data_cleaning").getOrCreate()

# 读取原始数据
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("raw_data.csv")

# 进行数据清洗和处理
df_cleaned = df.filter(df["age"] > 18).select(df["name"], df["age"], df["gender"])

# 将处理后的数据保存到文件中
df_cleaned.write.format("csv").mode("overwrite").option("header", "true").save("cleaned_data.csv")

# 关闭SparkSession对象
spark.stop()

上述代码中，首先创建了一个SparkSession对象，然后使用`read`方法读取了一个原始数据文件，接着使用`filter`方法过滤出年龄大于18岁的数据，并使用`select`方法选择需要的列，最后将处理后的数据保存到文件中。如果需要，可以根据具体的业务需求进行自定义操作。