import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCountStreaming { def main(args: Array[String]) { val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(10))// 时间间隔为10秒 val lines = ssc.textFileStream("file:///export/server/test") //这里采用本地文件，当然你也可以采用HDFS文件 val words = lines.flatMap(_.split(" ")) val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _) wordCounts.print() ssc.start() ssc.awaitTermination() } }

这是一个使用 Spark Streaming 实现的 WordCount 程序，可以实时地对文件夹中的文本文件进行处理。程序的主要流程如下：

1. 创建一个 StreamingContext 对象，并设置时间间隔为 10 秒。
2. 从指定文件夹中读取文本文件，每一行作为一个 RDD。
3. 对每一行进行切分，得到单词，并转换为 (word, 1) 的形式。
4. 对所有相同单词的 (word, 1) 对进行聚合操作，得到每个单词出现的次数。
5. 打印每个单词及其出现次数。
6. 启动 StreamingContext，并等待程序结束。

需要注意的是，这个程序并没有使用实际的 SparkContext 对象，而是直接使用了 sc 变量。如果你想在本地运行程序，需要先创建一个 SparkConf 对象，并指定本地模式运行。例如：

val conf = new SparkConf().setAppName("WordCountStreaming").setMaster("local[2]")
val sc = new SparkContext(conf)
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(10))
...

这里的 `local[2]` 表示使用本地模式，使用两个 CPU 核心运行程序。

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import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream} object UpdateStateByKeyTest { //newValues表示当前批次汇总成的（K,V）中相同K的所有V //runningCount表示历史的所有相同key的value总和 def updateFunction(newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int]): Option[Int] = { val newCount = runningCount.getOrElse(0) + newValues.sum Some(newCount) } def main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建StreamingContext，两个参数：1.SparkConf对象 2.批处理时间间隔 val ssc: StreamingContext = new StreamingContext(new SparkConf().setAppName("UpdateStateByKeyTest").setMaster("local[2]"), Seconds(5)) //2.设置日志级别 ssc.sparkContext.setLogLevel("WARN") //3.配置检查点目录，使用updateStateByKey()方法必须配置检查点目录 ssc.checkpoint("./") //4.连接socket服务，需要socket的地址，端口号，存储级别 val dstream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("192.168.92.131", 9999) //5.按空格切分每一行，并且将切分出来的单词出现的次数记录为1 val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = dstream.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1)) //6.调用UpdateStateByKey操作，统计每个单词在全局中出现的次数 val result: DStream[(String,Int)] = wordAndOne.updateStateByKey(updateFunction) //7.打印输出结果 result.print() //8.开启流式计算 ssc.start() //9.用于保持程序一直运行，除非人为干预停止 ssc.awaitTermination() } } 上述代码出现：Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Task not serializable 报错，如何解决？

这个问题通常是由于在使用 updateStateByKey 操作时，updateFunction 函数引用了外部变量而导致的。为了解决这个问题，可以将 updateFunction 函数定义为类的一个成员函数，或者使用 Scala 的闭包来引用外部变量。具体的解决方法如下：

1. 将 updateFunction 函数定义在一个类中，并将类实例化后传递给 updateStateByKey 函数。

2. 使用 Scala 的闭包来引用外部变量，例如：

val runningSum = ssc.sparkContext.longAccumulator("runningSum")
val result = wordAndOne.updateStateByKey((newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int]) => {
    val newCount = runningCount.getOrElse(0) + newValues.sum
    runningSum.add(newCount - runningCount.getOrElse(0))
    Some(newCount)
})

在这个例子中，我们使用了一个 Spark 累加器来统计总的单词数，这个累加器是在闭包中定义的，可以正确地序列化和反序列化。

3. 如果你使用的是 Java 8 或更高版本，你可以使用 lambda 表达式来定义 updateFunction 函数。在这种情况下，确保不要引用任何外部变量。

val result = wordAndOne.updateStateByKey(
    (newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int]) => 
        Some(runningCount.getOrElse(0) + newValues.sum)
)

这些方法可以帮助你解决 Task not serializable 的问题。

改进代码：import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream} object UpdateStateByKeyTest { //newValues表示当前批次汇总成的（K,V）中相同K的所有V //runningCount表示历史的所有相同key的value总和 def updateFunction(newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int]): Option[Int] = { val newCount = runningCount.getOrElse(0) + newValues.sum Some(newCount) } def main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建SparkConf对象 val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("UpdateStateByKeyTest").setMaster("local[2]") //2.创建SparkContext对象 val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf) //3.设置日志级别 sc.setLogLevel("WARN") //4.创建StreamingContext，两个参数：1.SparkContext对象 2.批处理时间间隔 val ssc: StreamingContext = new StreamingContext(sc, Seconds(5)) //5.配置检查点目录，使用updateStateByKey()方法必须配置检查点目录 ssc.checkpoint("./") //6.连接socket服务，需要socket的地址，端口号，存储级别 val dstream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("192.168.92.131", 9999) //7.按空格切分每一行，并且将切分出来的单词出现的次数记录为1 val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = dstream.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1)) //8.调用UpdateStateByKey操作，统计每个单词在全局中出现的次数 val result: DStream[(String,Int)] = wordAndOne.updateStateByKey(updateFunction) //9.打印输出结果 result.print() //10.开启流式计算 ssc.start() //11.用于保持程序一直运行，除非人为干预停止 ssc.awaitTermination() } }

改进代码如下：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}

object UpdateStateByKeyTest {
  //newValues表示当前批次汇总成的（K,V）中相同K的所有V
  //runningCount表示历史的所有相同key的value总和
  def updateFunction(newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int]): Option[Int] = {
    val newCount = runningCount.getOrElse(0) + newValues.sum
    Some(newCount)
  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建StreamingContext，两个参数：1.SparkConf对象 2.批处理时间间隔
    val ssc: StreamingContext = new StreamingContext(new SparkConf().setAppName("UpdateStateByKeyTest").setMaster("local[2]"), Seconds(5))

    //2.设置日志级别
    ssc.sparkContext.setLogLevel("WARN")

    //3.配置检查点目录，使用updateStateByKey()方法必须配置检查点目录
    ssc.checkpoint("./")

    //4.连接socket服务，需要socket的地址，端口号，存储级别
    val dstream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("192.168.92.131", 9999)

    //5.按空格切分每一行，并且将切分出来的单词出现的次数记录为1
    val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = dstream.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1))

    //6.调用UpdateStateByKey操作，统计每个单词在全局中出现的次数
    val result: DStream[(String,Int)] = wordAndOne.updateStateByKey(updateFunction)

    //7.打印输出结果
    result.print()

    //8.开启流式计算
    ssc.start()

    //9.用于保持程序一直运行，除非人为干预停止
    ssc.awaitTermination()
  }
}

改进的地方如下：

1. 将SparkConf和SparkContext合并为一个语句，简化代码。
2. 将StreamingContext作为主要的上下文对象，避免在更新状态操作(updateStateByKey)时出现问题。
3. 调整了代码结构，将一些常规设置（如日志级别和检查点目录）放在主要逻辑之前。