spark streaming测试之一使用本地数据源
发表于:2024-11-22 作者:热门IT资讯网编辑
编辑最后更新 2024年11月22日,直接上代码吧说下测试思路:该代码监控的/tmp/sparkStream/目录;首先,创建该目录mkdir -p /tmp/sparkStream;然后,运行spark程序;最后,向监控目录/tmp/s
直接上代码吧
说下测试思路:
该代码监控的/tmp/sparkStream/目录;
首先,创建该目录mkdir -p /tmp/sparkStream;
然后,运行spark程序;
最后,向监控目录/tmp/sparkStream/添加数据文件;
观察spark程序运行效果。
sparkStreamingimport org.apache.log4j.{LoggerLevel}import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.streaming.{SecondsStreamingContext}import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._object HdfsWordCount { def main(args: Array[]){ Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN) Logger.getLogger("org.apache.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF) sparkConf = SparkConf().setAppName().setMaster() ssc = StreamingContext(sparkConf()) lines = ssc.textFileStream() words = lines.flatMap(_.split()) wordCounts = words.map(x=>(x)).reduceByKey(_+_) wordCounts.print() ssc.start() ssc.awaitTermination() }}