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 Python 代码使用 PySpark 和 Flume 来计数接收到的事件数。下面是每行代码的详细解释：

1. `from __future__ import print_function`: 在 Python 2.x 中，如果要使用 `print` 函数，需要使用 `__future__` 模块来导入该函数。

2. `import sys`: 导入 Python 的 `sys` 模块，用于访问命令行参数等。

3. `from pyspark import SparkContext`: 导入 PySpark 的 `SparkContext` 类，用于创建 Spark 应用程序的入口点。

4. `from pyspark.streaming import StreamingContext`: 导入 PySpark 的 `StreamingContext` 类，用于创建 Spark Streaming 应用程序的入口点。

5. `from pyspark.streaming.flume import FlumeUtils`: 导入 PySpark 的 `FlumeUtils` 类，用于从 Flume 中接收数据流。

6. `import pyspark`: 导入 PySpark 模块，用于访问 Spark 和 Streaming 相关的类和函数。

7. `if __name__ == "__main__":`：Python 中的常用惯用法，用于检查脚本是否被直接运行（而不是作为模块导入）。

8. `if len(sys.argv) != 3:`：检查命令行参数是否正确，必须传入主机名和端口号。

9. `print("Usage: flume_wordcount.py <hostname> <port>", file=sys.stderr)`：如果命令行参数不正确，则打印用法信息并将错误消息输出到标准错误流。

10. `exit(-1)`：退出脚本并返回一个错误代码，表示脚本的执行未成功。

11. `sc = SparkContext(appName="FlumeEventCount")`：创建带有应用程序名称的 SparkContext 对象。

12. `ssc = StreamingContext(sc, 2)`：创建一个 StreamingContext 对象，其参数 `2` 表示每 2 秒处理一次数据。

13. `hostname= sys.argv[1]`：获取命令行参数中的主机名。

14. `port = int(sys.argv[2])`：获取命令行参数中的端口号，并将其转换为整数。

15. `stream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port,pyspark.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2)`：使用 FlumeUtils 类创建一个数据流对象，并指定数据流的存储级别为 MEMORY_AND_DISK_SER_2。

16. `stream.count().map(lambda cnt : "Recieve " + str(cnt) +" Flume events!!!!").pprint()`：计算接收到的事件数，并使用 `map` 函数将其转换为一个字符串，然后使用 `pprint` 函数打印输出。

17. `ssc.start()`：启动 Spark Streaming 应用程序。

18. `ssc.awaitTermination()`：等待 Spark Streaming 应用程序终止。

希望这可以解释清楚这段代码的每一行，如果您有任何疑问，请随时问我。