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本篇内容介绍了“怎么联合使用 Spark Streaming、Broadcast、Accumulaor”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让丸趣 TV 小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
广播可以自定义，通过 Broadcast、Accumulator 联合可以完成复杂的业务逻辑。
以下代码实现在本机 9999 端口监听，并向连接上的客户端发送单词，其中包含黑名单的单词 Hadoop，Mahout 和 Hive。
package org.scala.opt
import java.io.{PrintWriter, IOException}
import java.net.{Socket, SocketException, ServerSocket}
case class ServerThread(socket : Socket) extends Thread(ServerThread) {
override def run(): Unit = {
val ptWriter = new PrintWriter(socket.getOutputStream)
try {
var count = 0
var totalCount = 0
var isThreadRunning : Boolean = true
val batchCount = 1
val words = List(Java Scala C C++ C# Python JavaScript ,
Hadoop Spark Ngix MFC Net Mahout Hive )
while (isThreadRunning) {
words.foreach(ptWriter.println)
count += 1
if (count = batchCount) {
totalCount += count
count = 0
println(batch + batchCount + totalCount = + totalCount)
Thread.sleep(1000)
}
//out.println 此类中的方法不会抛出 I/O 异常，尽管其某些构造方法可能抛出异常。客户端可能会查询调用 checkError() 是否出现错误。
if(ptWriter.checkError()) {
isThreadRunning = false
println(ptWriter error then close socket)
}
}
}
catch {
case e : SocketException =
println(SocketException : , e)
case e : IOException =
e.printStackTrace();
} finally {
if (ptWriter != null) ptWriter.close()
println(Client + socket.getInetAddress + disconnected)
if (socket != null) socket.close()
}
println(Thread.currentThread().getName + Exit )
}
}
object SocketServer {
def main(args : Array[String]) : Unit = {
try {
val listener = new ServerSocket(9999)
println(Server is started, waiting for client connect…)
while (true) {
val socket = listener.accept()
println(Client : + socket.getLocalAddress + connected)
new ServerThread(socket).start()
}
listener.close()
}
catch {
case e: IOException =
System.err.println(Could not listen on port: 9999.)
System.exit(-1)
}
}
}
以下代码实现接收本机 9999 端口发送的单词，统计黑名单出现的次数的功能。
package com.dt.spark.streaming_scala
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, Accumulator}
import org.apache.spark.broadcast.Broadcast
/**
* 第 103 课： 动手实战联合使用 Spark Streaming、Broadcast、Accumulator 实现在线黑名单过滤和计数
* 本期内容：
1，Spark Streaming 与 Broadcast、Accumulator 联合
2，在线黑名单过滤和计算实战
*/
object _103SparkStreamingBroadcastAccumulator {
@volatile private var broadcastList : Broadcast[List[String]] = null
@volatile private var accumulator : Accumulator[Int] = null
def main(args : Array[String]) : Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster( local[5] ).setAppName(_103SparkStreamingBroadcastAccumulator)
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
ssc.sparkContext.setLogLevel(WARN)
/**
* 使用 Broadcast 广播黑名单到每个 Executor 中
*/
broadcastList = ssc.sparkContext.broadcast(Array( Hadoop , Mahout , Hive).toList)
/**
* 全局计数器，用于通知在线过滤了多少各黑名单
*/
accumulator = ssc.sparkContext.accumulator(0, OnlineBlackListCounter)
ssc.socketTextStream(localhost , 9999).flatMap(_.split()).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).foreachRDD {rdd = {
if (!rdd.isEmpty()) {
rdd.filter(wordPair = {
if (broadcastList.value.contains(wordPair._1)) {
println(BlackList word %s appeared .formatted(wordPair._1))
accumulator.add(wordPair._2)
false
} else {
true
}
}).collect()
println(BlackList appeared : %d times .format(accumulator.value))
}
}}
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
ssc.stop()
}
}
Server 发送端日志如下，不断打印输出的次数。
Spark Streaming 端打印黑名单的单词及出现的次数。
“怎么联合使用 Spark Streaming、Broadcast、Accumulaor”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注丸趣 TV 网站，丸趣 TV 小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
