spark streaming rdd编程

Spark Streaming RDD 编程主要涉及到以下几个方面：

1. 创建 StreamingContext 对象：首先需要创建一个 StreamingContext 对象，设置应用程序名称、批处理间隔等参数。

val conf = new SparkConf().setAppName("Streaming example")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))

2. 创建输入 DStream：使用 StreamingContext 对象创建一个输入 DStream。这个 DStream 可以从多个数据源创建，如 Kafka、Flume、Kinesis、HDFS 等。

val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

3. 转换操作：通过对输入 DStream 进行一系列转换操作，得到需要的结果。转换操作包括 map、filter、reduceByKey、window 等。

val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)

4. 输出操作：对转换后的 DStream 进行输出操作，输出结果可以写入 HDFS、Kafka、Cassandra 等存储系统，或者直接打印在控制台。

wordCounts.print()

5. 启动 StreamingContext：最后需要启动 StreamingContext，并等待程序运行结束。

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

完整的 Spark Streaming RDD 编程示例代码如下：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

object SparkStreamingRDD {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("Streaming example")
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))

    val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)

    wordCounts.print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

这个例子从本地 9999 端口读取输入数据，将输入数据拆分成单词，并计算每个单词出现的次数。最后将结果打印在控制台。