sparkstreaming测试之二使用网络数据源

测试思路：

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    首先，创建网络数据源数据发送器（程序一）；

    其次，创建spark接收数据程序（程序二）；

    接着，将程序一打包，放在服务器上执行。这里有三个参数分别是：所要发送的数据文件，通过哪个端口号发送，每隔多少毫秒发送一次数据；

    最后，运行spark程序，这里每隔5秒处理一次数据。有两个参数：监听的端口号，每隔多少毫秒接收一次数据。

    观察效果。

程序一：

sparkStreaming

import java.io.PrintWriter
import java.net.ServerSocket

import scala.io.Source

object SalaSimulation {
  (length: ) = {
    java.util.Random
    rdm = Random

    rdm.nextInt(length)
  }

  (args: Array[]){
    (args.length != ){
      System..println()
      System.()
    }

    filename = args()
    lines = Source.(filename).getLines.toList
    filerow = lines.length

    listener = ServerSocket(args().toInt)
    (){
      socket = listener.accept()
      Thread(){
        = {
          (+socket.getInetAddress)
          out = PrintWriter(socket.getOutputStream())
          (){
            Thread.(args().toLong)
            content = lines((filerow))
            (content)
            out.write(content +)
            out.flush()
          }
          socket.close()
        }
      }.start()
    }
  }
}

程序二：

sparkStreaming

import org.apache.log4j.{LoggerLevel}
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.{SecondsStreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkContextSparkConf}
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._

object NetworkWordCount {
  def main(args: Array[]){
    Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN)
    Logger.getLogger("org.apache.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF)

    conf = SparkConf().setAppName().setMaster()
    sc = SparkContext(conf)
    ssc = StreamingContext(sc())

    lines = ssc.socketTextStream(args()args().toIntStorageLevel.)
    words = lines.flatMap(_.split())
    wordCounts = words.map(x=>(x)).reduceByKey(_+_)

    wordCounts.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

新闻标题：sparkstreaming测试之二使用网络数据源
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