if len(sys.argv) != 3: print 'Usage: %s <ip> <port>\n' % sys.argv[0] sys.exit(0)
时间: 2024-04-27 14:24:08 浏览: 21
这段代码的作用是检查命令行参数的数量是否为3,如果不是,则输出程序的使用方法,并退出程序。其中,sys.argv是一个列表,包含了命令行传递给程序的所有参数,sys.argv[0]表示程序本身的名称。当命令行参数数量不为3时,输出使用方法并退出程序,状态码为0表示程序正常结束。如果命令行参数数量为3,则程序会继续执行下去。
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from future import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.flume import FlumeUtils import pyspark if name == "main": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: flume_wordcount.py <hostname> <port>", file=sys.stderr) exit(-1) sc = SparkContext(appName="FlumeEventCount") ssc = StreamingContext(sc, 2) hostname= sys.argv[1] port = int(sys.argv[2]) stream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port,pyspark.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2) stream.count().map(lambda cnt : "Recieve " + str(cnt) +" Flume events!!!!").pprint() ssc.start() ssc.awaitTermination()详细解释
这段代码是一个使用 PySpark 和 Flume 的实时数据流处理程序,可以统计从 Flume 传输过来的事件数量并输出。下面对每一行代码进行详细解释:
```
from future import print_function
```
这是 Python2 中使用 Python3 的 print 函数的语法,用于兼容 Python2 和 Python3。
```
import sys
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.flume import FlumeUtils
import pyspark
```
导入所需的模块和包。
```
if name == "main":
```
判断程序是否在主函数中运行。
```
if len(sys.argv) != 3:
print("Usage: flume_wordcount.py <hostname> <port>", file=sys.stderr)
exit(-1)
```
判断命令行参数是否正确,如果不正确则输出提示信息并退出程序。
```
sc = SparkContext(appName="FlumeEventCount")
```
创建 SparkContext 对象,指定应用程序名称为 "FlumeEventCount"。
```
ssc = StreamingContext(sc, 2)
```
创建 StreamingContext 对象,指定 SparkContext 对象和批处理间隔为 2 秒。
```
hostname= sys.argv[1]
port = int(sys.argv[2])
```
从命令行参数中获取 Flume 的主机名和端口号。
```
stream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port,pyspark.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2)
```
使用 FlumeUtils.createStream() 方法创建一个输入数据流。
```
stream.count().map(lambda cnt : "Recieve " + str(cnt) +" Flume events!!!!").pprint()
```
对流进行操作,统计接收到的事件数量,并使用 pprint() 方法输出。
```
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
```
启动 StreamingContext 并等待程序结束。
#导入 from __future__ import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: network_wordcount.py <hostname> <port>", file=sys.stderr) exit(-1) conf.setAppName('PythonStreamingex3') conf.setMaster('local[2]') sc = SparkContext(conf = conf) ssc = StreamingContext(sc, 1) # 创建输入DStream # 解析每个JSON对象 提取数据 data = lines.map(json.loads) customer_amounts = data.map(lambda obj: (obj["name"], obj["amount"])) # 求和 customer_totals = customer_amounts.reduceByKey(lambda a,b: a + b) # 打印 customer_totals.pprint() # 启动StreamingContext ssc.start() ssc.awaitTermination()
这段代码是一个使用 Spark Streaming 实现的网络单词计数程序,它会监听指定主机和端口上的数据流,并将每个数据流中的 JSON 对象解析后提取出 "name" 和 "amount" 字段的值,然后将它们按照 "name" 字段分组并求和,最后输出每个 "name" 字段对应的总和。其中使用了 pyspark 库中的 SparkContext 和 StreamingContext 类,以及使用了 reduceByKey() 和 pprint() 方法对数据进行处理和输出。在启动程序前,需要通过命令行参数传入监听的主机和端口。