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 聚合函数代码

Spark是一个开源的大数据处理框架，支持分布式计算和数据处理。在Spark中，聚合函数用于对数据集进行聚合操作，例如对数据进行求和、计数、平均值、最大值或最小值等操作。

下面是一个Spark聚合函数的代码示例，用于计算数据集中每个键的平均值：

// 导入Spark相关类
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object AggregateFunctionExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession实例
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Aggregate Function Example")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 创建一个键值对RDD
    val data = Seq(("key1", 10), ("key2", 20), ("key1", 30), ("key2", 40))

    // 将RDD转换为DataFrame
    val df = spark.createDataFrame(data).toDF("key", "value")

    // 使用groupBy和agg函数计算每个键的平均值
    val result = df.groupBy("key").agg(avg("value"))

    // 打印结果
    result.show()
  }
}

以上代码首先创建了一个SparkSession实例，并创建了一个键值对RDD。然后将RDD转换为DataFrame，使用groupBy和agg函数计算每个键的平均值，并打印结果。