使用Spark Streaming连接master虚拟机的8888端口，并实时统计顾客点餐的总费用

首先，我们需要创建一个Spark Streaming应用程序，连接到Master虚拟机的8888端口，并使用Scala编写代码实时统计顾客点餐的总费用。

以下是一个简单的示例代码：

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

object OrderCost {
  def main(args: Array[String]) {
    // 创建StreamingContext对象
    val conf = new SparkConf().setAppName("Order Cost")
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))

    // 创建一个DStream来连接master虚拟机的8888端口
    val lines = ssc.socketTextStream("master", 8888)

    // 将每一行数据拆分为数组，其中第二个元素为费用
    val costs = lines.map(line => line.split(",")(1).toDouble)

    // 统计每个时间段内的总费用
    val totalCosts = costs.reduceByWindow(_ + _, Seconds(30), Seconds(5))

    // 打印结果
    totalCosts.print()

    // 启动StreamingContext
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

这个应用程序会不断地从master虚拟机的8888端口读取数据，并将每一行数据拆分为数组。然后，它会将每个数组的第二个元素（即费用）转换为Double类型，并使用reduceByWindow函数统计每个时间段内的总费用。最后，它会打印结果并启动StreamingContext。

注意，此示例代码假设数据格式为“顾客姓名,费用”，并且费用位于数组的第二个位置。如果你的数据格式不同，请相应地修改代码。

在运行这个应用程序之前，你需要确保已经在master虚拟机上运行了一个网络服务器，并且在8888端口上接收数据。你可以使用Netcat工具来启动一个简单的服务器，如下所示：

$ nc -lk 8888

这个命令会在master虚拟机上启动一个Netcat服务器，该服务器将无限期地接收来自任何客户端的数据，并将它们打印到控制台上。你可以使用telnet或其他工具将数据发送到该服务器，以测试你的Spark Streaming应用程序。