spark实时交易数据统计

在Spark中实时交易数据统计可以使用Spark Streaming来实现。以下是简单的步骤：

1. 获得实时交易数据流：这可以通过Kafka或Flume等消息队列来实现，将交易数据写入队列。

2. 创建Spark Streaming上下文：使用Spark Streaming包创建一个Spark Streaming上下文，指定批处理的时间间隔。

3. 处理数据流：使用DStream API对数据流进行处理和转换，例如过滤、聚合、排序等操作。

4. 存储结果：将结果存储到数据库或文件系统中，以便后续查询和分析。

以下是使用Spark Streaming实时统计交易数据的示例代码：

import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.kafka._

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5)) // 每5秒处理一批数据

val kafkaParams = Map("metadata.broker.list" -> "localhost:9092")
val topics = Set("transactions")

val messages = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](
  ssc, kafkaParams, topics)

val transactions = messages.map(_._2.split(","))

// 统计每个用户的交易总额
val userAmounts = transactions.map(t => (t(0), t(2).toDouble))
  .reduceByKey(_ + _)

// 统计每个商品的交易总额
val productAmounts = transactions.map(t => (t(1), t(2).toDouble))
  .reduceByKey(_ + _)

// 存储结果到数据库
userAmounts.foreachRDD(rdd => {
  if (!rdd.isEmpty()) {
    rdd.foreachPartition(partition => {
      val conn = ConnectionPool.getConnection()
      partition.foreach(record => {
        val stmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO user_amounts(user, amount) VALUES(?, ?)")
        stmt.setString(1, record._1)
        stmt.setDouble(2, record._2)
        stmt.executeUpdate()
      })
      ConnectionPool.returnConnection(conn)
    })
  }
})

productAmounts.foreachRDD(rdd => {
  if (!rdd.isEmpty()) {
    rdd.foreachPartition(partition => {
      val conn = ConnectionPool.getConnection()
      partition.foreach(record => {
        val stmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO product_amounts(product, amount) VALUES(?, ?)")
        stmt.setString(1, record._1)
        stmt.setDouble(2, record._2)
        stmt.executeUpdate()
      })
      ConnectionPool.returnConnection(conn)
    })
  }
})

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

这个示例代码从Kafka中读取交易数据流，对数据进行处理和转换，统计每个用户和商品的交易总额，并将结果存储到数据库中。你需要根据你的数据流和需求来修改代码。