spark streaming接收flume数据代码实现

下面是使用Spark Streaming接收Flume数据的代码实现：

1. 首先，需要在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming-flume_2.11</artifactId>
    <version>2.4.4</version>
</dependency>

2. 接着，在Spark Streaming应用程序中，创建一个Flume事件流，并将其与对应的Flume Agent进行连接：

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

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))

val flumeStream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port)

其中，hostname和port分别是Flume Agent的主机名和端口号。

3. 使用DStream的transform方法对接收到的数据进行处理：

val events = flumeStream.map(event => new String(event.event.getBody.array()))
val words = events.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)

4. 最后，使用DStream的print方法输出结果：

wordCounts.print()

完整代码示例：

import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.flume._

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))

val flumeStream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port)

val events = flumeStream.map(event => new String(event.event.getBody.array()))
val words = events.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)

wordCounts.print()

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

注意：在实际应用中，需要根据实际情况设置合适的批处理间隔时间和Flume Agent的配置。