#导入 from __future__ import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: network_wordcount.py <hostname> <port>", file=sys.stderr) exit(-1) conf.setAppName('PythonStreamingex3') conf.setMaster('local[2]') sc = SparkContext(conf = conf) ssc = StreamingContext(sc, 1) # 创建输入DStream # 解析每个JSON对象 提取数据 data = lines.map(json.loads) customer_amounts = data.map(lambda obj: (obj["name"], obj["amount"])) # 求和 customer_totals = customer_amounts.reduceByKey(lambda a,b: a + b) # 打印 customer_totals.pprint() # 启动StreamingContext ssc.start() ssc.awaitTermination()

这段代码是一个使用 Spark Streaming 实现的网络单词计数程序，它会监听指定主机和端口上的数据流，并将每个数据流中的 JSON 对象解析后提取出 "name" 和 "amount" 字段的值，然后将它们按照 "name" 字段分组并求和，最后输出每个 "name" 字段对应的总和。其中使用了 pyspark 库中的 SparkContext 和 StreamingContext 类，以及使用了 reduceByKey() 和 pprint() 方法对数据进行处理和输出。在启动程序前，需要通过命令行参数传入监听的主机和端口。

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from __future__ import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.flume import FlumeUtils import pyspark if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: flume_wordcount.py <hostname> <port>", file=sys.stderr) exit(-1) sc = SparkContext(appName="FlumeEventCount") ssc = StreamingContext(sc, 2) hostname= sys.argv[1] port = int(sys.argv[2]) stream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port,pyspark.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2) stream.count().map(lambda cnt : "Recieve " + str(cnt) +" Flume events!!!!").pprint() ssc.start() ssc.awaitTermination()

这是一个使用 PySpark Streaming 监听 Flume 事件的示例代码，具体解释如下：

- `from __future__ import print_function`：导入 print 函数，因为在 Python 2.x 中 print 是关键字，而在 Python 3.x 中是函数。
- `import sys`：导入 sys 模块，用于获取命令行参数。
- `from pyspark import SparkContext`：导入 SparkContext 类，用于创建 SparkContext 对象。
- `from pyspark.streaming import StreamingContext`：导入 StreamingContext 类，用于创建 StreamingContext 对象。
- `from pyspark.streaming.flume import FlumeUtils`：导入 FlumeUtils 类，用于创建 Flume 事件流。
- `import pyspark`：导入 pyspark 模块，用于设置存储级别。
- `if __name__ == "__main__":`：如果当前脚本为主函数，则执行下面的代码。
- `if len(sys.argv) != 3:`：如果命令行参数不等于 3，则输出错误信息并退出。
- `sc = SparkContext(appName="FlumeEventCount")`：创建 SparkContext 对象，设置应用程序名称为 "FlumeEventCount"。
- `ssc = StreamingContext(sc, 2)`：创建 StreamingContext 对象，设置批处理间隔为 2 秒。
- `hostname= sys.argv[1]`：获取命令行参数中的主机名。
- `port = int(sys.argv[2])`：获取命令行参数中的端口号，并将其转换为整数。
- `stream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port,pyspark.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2)`：创建 Flume 事件流，使用 MEMORY_AND_DISK_SER_2 存储级别。
- `stream.count().map(lambda cnt : "Recieve " + str(cnt) +" Flume events!!!!").pprint()`：对事件流进行计数，并将计数结果转换为字符串输出。
- `ssc.start()`：启动 StreamingContext。
- `ssc.awaitTermination()`：等待 StreamingContext 结束。

from future import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.flume import FlumeUtils import pyspark if name == "main": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: flume_wordcount.py <hostname> <port>", file=sys.stderr) exit(-1) sc = SparkContext(appName="FlumeEventCount") ssc = StreamingContext(sc, 2) hostname= sys.argv[1] port = int(sys.argv[2]) stream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port,pyspark.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2) stream.count().map(lambda cnt : "Recieve " + str(cnt) +" Flume events!!!!").pprint() ssc.start() ssc.awaitTermination()详细解释

这段代码是一个使用 PySpark 和 Flume 的实时数据流处理程序，可以统计从 Flume 传输过来的事件数量并输出。下面对每一行代码进行详细解释：

from future import print_function

这是 Python2 中使用 Python3 的 print 函数的语法，用于兼容 Python2 和 Python3。

import sys
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.flume import FlumeUtils
import pyspark

导入所需的模块和包。

if name == "main":

判断程序是否在主函数中运行。

if len(sys.argv) != 3:
    print("Usage: flume_wordcount.py <hostname> <port>", file=sys.stderr)
    exit(-1)

判断命令行参数是否正确，如果不正确则输出提示信息并退出程序。

sc = SparkContext(appName="FlumeEventCount")

创建 SparkContext 对象，指定应用程序名称为 "FlumeEventCount"。

ssc = StreamingContext(sc, 2)

创建 StreamingContext 对象，指定 SparkContext 对象和批处理间隔为 2 秒。

hostname= sys.argv[1]
port = int(sys.argv[2])

从命令行参数中获取 Flume 的主机名和端口号。

stream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port,pyspark.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2)

使用 FlumeUtils.createStream() 方法创建一个输入数据流。

stream.count().map(lambda cnt : "Recieve " + str(cnt) +" Flume events!!!!").pprint()

对流进行操作，统计接收到的事件数量，并使用 pprint() 方法输出。

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

启动 StreamingContext 并等待程序结束。