一位顾客依次点了红烧茄子、京酱肉丝和剁椒鱼头共3个菜，为实时计算顾客点餐的费用，请使用Spark Streaming编程完成以下操作。 (1)在master虚拟机上启动8888端口。 (2)使用Spark Streaming连接master虚拟机的8888端口，并实时统计顾客点餐的总费用。 (3)启动Spark Streaming程序，在8888端口输入顾客所点的菜单数据，如“3红烧茄子15”，查看顾客本次点餐的总费用。 代码：

from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext(appName="streaming_app")
ssc = StreamingContext(sc, 1)

lines = ssc.socketTextStream("localhost", 8888)

# 计算总费用
total_cost = lines.map(lambda x: int(x.split()[0]) * int(x.split()[2])).reduce(lambda x, y: x + y)

# 输出总费用
total_cost.pprint()

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

启动程序后，在终端输入以下命令模拟顾客点餐：

nc -lk 8888

然后输入顾客所点的菜单数据，比如“3红烧茄子15”，程序会实时计算总费用并输出。

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一位顾客依次点了红烧茄子、京酱肉丝和剁椒鱼头共3个菜，为实时计算顾客点餐的费用，请使用scala的Spark Streaming编程完成以下操作。 (1)在master虚拟机上启动8888端口。 (2)使用Spark Streaming连接master虚拟机的8888端口，并实时统计顾客点餐的总费用。 (3)启动Spark Streaming程序，在8888端口输入顾客所点的菜单数据，如“3红烧茄子15”，查看顾客本次点餐的总费用。 代码：

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

object Restaurant {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("Restaurant")
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))
    val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 8888)
    val menu = lines.map(l => {
      val items = l.split(" ")
      val dish = items(1)
      val price = items(2).toInt
      (dish, price)
    })
    val totalCost = menu.reduceByKey(_ + _)
    totalCost.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

在终端中执行以下命令启动程序：

$ spark-submit --class Restaurant --master local[*] restaurant.jar

然后在另一个终端中输入以下命令模拟顾客点餐：

$ nc localhost 8888
3 红烧茄子 15
2 京酱肉丝 20
1 剁椒鱼头 30

程序会实时计算并输出顾客点餐的总费用。