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。