目录

1. RDD队列

2 textFileStream

3 DIY采集器

4 kafka数据源【重点】

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1. RDD队列

       a、使用场景：测试
       b、实现方式: 通过ssc.queueStream(queueOfRDDs)创建DStream，每一个推送这个队列的RDD，都会作为一个DStream处理

    val  sparkconf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("stream")val ssc = new StreamingContext(sparkconf,Seconds(3))// 创建一个队列对象，队列中存放的是RDDval queue = new mutable.Queue[RDD[String]]()// 通过队列创建DStreamval queueDS: InputDStream[String] = ssc.queueStream(queue)queueDS.print()// 启动采集器ssc.start()//这个操作之所以放在这个位置，是为了模拟流式的感觉，数据源源不断的生产for(i <- 1 to 5 ){// 循环创建rddval rdd: RDD[String] = ssc.sparkContext.makeRDD(List(i.toString))// 将RDD存放到队列中queue.enqueue(rdd)// 当前线程休眠1秒Thread.sleep(6000)         }// 等待采集器的结束ssc.awaitTermination()}

2 textFileStream

   val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("textFileStream")val ssc = new StreamingContext(sparkConf,Seconds(3))//从文件中读取数据val textDS: DStream[String] = ssc.textFileStream("in")textDS.print()// 启动采集器ssc.start()// 等待采集器的结束ssc.awaitTermination()

3 DIY采集器

    1. 自定义采集器
    2. 什么情况下需要自定采集器呢？
         比如从mysql、hbase中读取数据。
         采集器的作用是从指定的地方，按照采集周期对数据进行采集。
         目前有：采集kafka、采集netcat工具的指定端口的数据、采集文件目录中的数据等
    3. 自定义采集器的步骤,模仿socketTextStream
         a、自定采集器类，继承extends，并指定数据泛型，同时对父类的属性赋值，指定数据存储的级别
         b、重写onStart和onStop方法
            onStart:采集器的如何启动
            onStop:采集的如何停止

val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("DIY")val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(3))// 获取采集的流val ds: ReceiverInputDStream[String] = ssc.receiverStream(new MyReciver("localhost",9999))ds.print()ssc.start()ssc.awaitTermination()}// 继承extends Reciver，并指定数据泛型，同时对父类的属性赋值，指定数据存储的级别class MyReciver(host: String, port: Int) extends Receiver[String](StorageLevel.MEMORY_ONLY) {private var socket: Socket = _def receive = {// 获取输入流val reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream,"UTF-8"))// 设定一个间接变量var s: String = nullwhile (true) {// 按行读取数据s = reader.readLine()if (s != null) {// 将数据进行封装store(s)}}}// 1. 启动采集器override def onStart(): Unit = {socket = new Socket(host, port)new Thread("Socket Receiver") {setDaemon(true)override def run() {receive}}.start()}// 2. 停止采集器override def onStop(): Unit = {socket.close()socket = null}}

4 kafka数据源【重点】

-- DirectAPI：是由计算的Executor来主动消费Kafka的数据，速度由自身控制。
-- 配置信息基本上是固定写法

 // TODO Spark环境// SparkStreaming使用核数最少是2个val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("streaming")val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(3))// TODO 使用SparkStreaming读取Kafka的数据// Kafka的配置信息val kafkaPara: Map[String, Object] = Map[String, Object](ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> "hadoop105:9092,hadoop106:9092,hadoop107:9092",ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG -> "atguigu","key.deserializer" -> "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer","value.deserializer" -> "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")val kafkaDStream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] =KafkaUtils.createDirectStream[String, String](ssc,LocationStrategies.PreferConsistent,ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](Set("atguigu"), kafkaPara))// 获取数据，key是null，value是真实的数据val valueDStream: DStream[String] = kafkaDStream.map(record => record.value())valueDStream.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _).print()ssc.start()// 等待采集器的结束ssc.awaitTermination()