spark streaming 项目实战 (4) | 得到最近1小时广告点击量实时统计并写入到redis

这个项目实战的目标是实时统计最近1小时的广告点击量，并将结果写入Redis中。

为了实现这个目标，我们可以使用Spark Streaming来处理实时数据流。首先，我们需要从Kafka中读取广告点击事件流，并将其转换为DStream对象。然后，我们可以使用窗口操作来计算最近1小时的点击量。最后，我们可以将结果写入Redis中。

具体实现步骤如下：

1. 创建Spark Streaming上下文对象，并从Kafka中读取广告点击事件流。

2. 将事件流转换为DStream对象，并使用窗口操作计算最近1小时的点击量。

3. 将结果写入Redis中。可以使用Redis的Java客户端库Jedis来实现。

下面是一个简单的代码示例：

import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.kafka._
import redis.clients.jedis.Jedis

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
val kafkaParams = Map("metadata.broker.list" -> brokers)
val topics = Set("ad-clicks")

val adClicks = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](
  ssc, kafkaParams, topics)

val adClicksByHour = adClicks.map { case (_, value) =>
  val fields = value.split(",")
  val timestamp = fields(0).toLong
  val hour = timestamp / 3600
  (hour, 1)
}.reduceByKeyAndWindow(_ + _, _ - _, Minutes(60), Seconds(5))

adClicksByHour.foreachRDD { rdd =>
  rdd.foreachPartition { partition =>
    val jedis = new Jedis(redisHost, redisPort)
    partition.foreach { case (hour, count) =>
      jedis.hset("ad-clicks", hour.toString, count.toString)
    }
    jedis.close()
  }
}

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

在这个示例中，我们首先从Kafka中读取广告点击事件流，并将其转换为DStream对象。然后，我们使用map操作将每个事件的时间戳转换为小时数，并将其作为键，值为1。接下来，我们使用reduceByKeyAndWindow操作计算最近1小时的点击量，并将结果写入Redis中。

需要注意的是，我们使用foreachPartition操作来避免在每个分区中创建多个Redis连接。这可以提高性能并减少资源消耗。

总之，使用Spark Streaming和Redis可以轻松实现最近1小时广告点击量的实时统计和写入。