描述Linux下使用Spark Streaming实时采集端口数据的开发步骤。

在Linux下使用Spark Streaming实时采集端口数据的开发步骤如下：

1. 安装Java和Scala环境，并下载安装Spark。

2. 在Spark中添加Spark Streaming依赖。

3. 编写Spark Streaming应用程序代码，包括创建SparkConf和StreamingContext对象，设置数据源（例如socket文本流），对数据流进行转换和处理，最终输出结果。

4. 使用Linux命令启动Spark Streaming应用程序。

5. 在终端上发送数据到指定端口，数据将被Spark Streaming应用程序实时采集并处理。

具体步骤如下：

1. 安装Java和Scala环境。在Linux系统中，可以使用命令行安装：

sudo apt-get install default-jdk
sudo apt-get install scala

2. 下载安装Spark。在Linux系统中，可以从官网下载压缩包，并解压到指定目录。例如：

wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.0.1/spark-3.0.1-bin-hadoop2.7.tgz
tar -zxvf spark-3.0.1-bin-hadoop2.7.tgz

3. 在Spark中添加Spark Streaming依赖。在Spark应用程序中，需要添加以下依赖：

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-streaming" % "3.0.1"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-streaming-kafka-0-10" % "3.0.1"

4. 编写Spark Streaming应用程序代码。以下是一个简单的示例，实时采集指定端口的数据，并将单词计数结果输出到终端：

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

object SocketStreaming {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("SocketStreaming").setMaster("local[*]")
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))

    // 设置数据源，监听指定端口
    val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

    // 对数据流进行转换和处理
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    val pairs = words.map(word => (word, 1))
    val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)

    // 输出结果
    wordCounts.print()

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

5. 使用Linux命令启动Spark Streaming应用程序。在终端中执行以下命令：

$SPARK_HOME/bin/spark-submit --class SocketStreaming --master local[*] SocketStreaming.jar

其中，`$SPARK_HOME`表示Spark的安装目录，`SocketStreaming`是应用程序的类名，`local[*]`表示使用本地模式运行，`SocketStreaming.jar`是打包好的应用程序包。

6. 在终端上发送数据到指定端口（例如9999），数据将被Spark Streaming应用程序实时采集并处理。可以使用以下命令：

nc -lk 9999

以上就是在Linux下使用Spark Streaming实时采集端口数据的开发步骤。