【十一】spark streaming整合spark sql的操作local模式（使用scala语言）

Spark Streaming是一个实时数据处理框架，而Spark SQL是一个用于结构化数据处理的模块。将它们整合在一起可以实现更加强大的数据处理能力。

在local模式下，可以使用以下步骤将Spark Streaming和Spark SQL整合起来：

1. 创建一个StreamingContext对象，设置batch interval和SparkConf对象。

2. 创建一个DStream对象，从数据源中读取数据。

3. 将DStream对象转换为DataFrame对象，使用Spark SQL进行数据处理。

4. 将处理后的数据保存到外部存储系统中。

具体实现可以参考以下代码：

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

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

val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
val words = lines.flatMap(_.split(" "))

words.foreachRDD { rdd =>
val spark = SparkSession.builder.config(rdd.sparkContext.getConf).getOrCreate()
import spark.implicits._
val wordsDataFrame = rdd.toDF("word")
wordsDataFrame.createOrReplaceTempView("words")
val wordCountsDataFrame = spark.sql("select word, count(*) as total from words group by word")
wordCountsDataFrame.show()
}

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

这段代码实现了从socket读取数据，使用Spark SQL进行单词计数，并将结果打印出来。可以根据实际需求进行修改和扩展。