spark streaming 数据输入代码
时间: 2023-09-17 16:12:51 浏览: 56
以下是一个简单的 Spark Streaming 数据输入代码示例,从本地文件系统读取数据:
```python
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
# 创建一个本地 SparkContext
sc = SparkContext("local[2]", "StreamingExample")
# 创建一个 StreamingContext,batch interval 设置为 1 秒钟
ssc = StreamingContext(sc, 1)
# 从本地文件系统目录读取数据
lines = ssc.textFileStream("file:///path/to/directory")
# 打印读取到的数据
lines.pprint()
# 启动 StreamingContext 并等待处理结束
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
```
你也可以从其他数据源读取数据,例如 Kafka、Flume 等。需要根据具体数据源的 API 进行相应的配置和操作。
相关问题
利用sparkSQL和spark streaming进行数据查询
可以使用SparkSQL来查询静态数据,使用Spark Streaming来查询流数据。在使用SparkSQL查询静态数据时,可以使用SQL语句来查询数据,SparkSQL会将其转换为RDD并在集群上执行。例如,可以使用以下代码查询名为"person"的表:
```
val df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost/test").option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver").option("dbtable", "person").option("user", "root").option("password", "root").load()
df.createOrReplaceTempView("person")
val result = spark.sql("SELECT * FROM person WHERE age > 18")
result.show()
```
在使用Spark Streaming查询流数据时,可以使用DStream API来查询数据。例如,可以使用以下代码查询每秒钟到达的数据:
```
val lines = sparkStreamingContext.socketTextStream("localhost", 9999)
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)
wordCounts.print()
```
这个例子中,我们使用了socketTextStream方法从端口9999接收输入数据流,并使用flatMap和reduceByKey方法来计算每个单词的出现次数。最后使用print方法将结果输出到控制台。
spark streaming 用到mysql数据怎么加载?
可以使用JDBC(Java数据库连接)来将MySQL数据源加载到Spark Streaming中。具体来说,可以通过以下步骤实现:
1. 在Spark Streaming中创建一个StreamingContext对象。
2. 创建一个JDBC连接,连接到MySQL数据库。
3. 使用Spark Streaming内置的DStream对象创建一个输入流,该输入流将使用提供的数据源从MySQL数据库中读取数据。
4. 对每个批次的数据执行必要的转换和操作。
5. 将数据写回MySQL数据库。
下面是一个示例代码:
```python
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SQLContext
import datetime
conf = SparkConf().setAppName("MySQLStream")
sc = SparkContext(conf=conf)
sqlContext = SQLContext(sc)
ssc = StreamingContext(sc, batchDuration=1)
# 创建JDBC连接
jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase"
jdbcUsername = "username"
jdbcPassword = "password"
# 使用DStream对象创建输入流
def createMySQLStream():
inputDF = sqlContext.read.format("jdbc").options(url=jdbcUrl, dbtable="mytable", user=jdbcUsername, password=jdbcPassword).load()
stream = inputDF.writeStream.outputMode("append").format("console").start()
return stream
# 对每个批次的数据执行必要的转换和操作
def processStream(batchTime, rdd):
if not rdd.isEmpty():
# 在这里处理批次的数据
processedData = rdd
# 将数据写回MySQL数据库
processedData.write.jdbc(url=jdbcUrl, table="outputtable", mode="append", properties={"user": jdbcUsername, "password": jdbcPassword})
# 创建DStream对象,并开始流处理
stream = createMySQLStream()
stream.foreachRDD(processStream)
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
```
注意:这只是一个简单的示例,实际生产环境中需要进行更多的错误处理和优化。
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