实战：DStream基础操作

1. 了解DStream编程模型：DStream是Spark Streaming中对实时数据流的抽象，可以看作一系列持续的RDD。DStream可以通过外部数据源获取或通过现有DStream的高级操作获得。

2. 操作本质：DStream上的操作最终会转化为对底层RDD的操作，例如使用flatMap()方法进行文本数据的扁平化和分割。

3. 操作类型：包括转换操作（如map、flatMap、filter、reduce等），窗口操作（允许对滑动窗口内的数据进行计算），以及输出操作（将处理结果持久化，如保存到HDFS、数据库）。

使用DStream转换操作

• 知识储备：熟悉DStream转换操作的常用方法，如map、flatMap、filter等，以及transform操作，后者可以调用任意RDD上的方法。

• 实战练习

  • 使用transform()方法拆分单词，并演示如何在控制台查看分词结果。

使用DStream窗口操作

• 窗口函数：通过配置窗口长度和滑动间隔，对DStream上的数据执行计算操作。

• 窗口转换操作方法：包括window()函数和其他需要窗口长度和滑动间隔参数的操作。

• 实战练习

  • 使用window()函数演示单词在滑动窗口中的聚合。
  • 使用reduceByKeyAndWindow()函数统计当前窗口内不同单词出现的次数，并演示结果。

使用DStream输出操作

• 输出操作概念：DStream的输出操作是触发所有转换操作的真正触发点，类似于RDD中的动作操作。

• 实战练习

  • 演示如何将词频统计结果保存到HDFS文件。
  • 演示如何将统计结果写入MySQL数据库，包括创建数据库和表、添加数据库驱动依赖、刷新项目依赖等步骤。

实战练习步骤

1. 启动nc监听：在master主机上执行nc -lk 9999命令启动监听。

2. 启动Spark Streaming应用程序：运行相应的Spark Streaming对象，如TransformDemo、WindowDemo、ReduceByKeyAndWindowDemo、SaveAsTextFilesDemo、WriteDataToMySQL等。

3. 输入数据：在nc监听端口中输入数据，如多行文本或每秒一个字母。

4. 查看结果

   • 对于保存到HDFS的情况，使用hdfs dfs -ls命令查看生成的文件，并使用hdfs dfs -cat命令查看文件内容。
   • 对于写入MySQL数据库的情况，使用SQL查询select * from searchKeyWord;来查看表中的记录。

通过这些实战练习，您将能够深入理解Spark Streaming的DStream操作，包括数据流的转换、窗口操作、以及数据的输出和持久化。这些技能对于处理实时数据流和实现复杂的流处理逻辑至关重要。