SparkStreaming-相关窗口操作

提前封装好的重复代码将日志信息调整为ERRORwindowcountByWindowreduceByWindowreduceByKeyAndWindow

不保留数值保留数值 countByValueAndWindow

按照我的习惯，先把重复的代码做一个简单的封装，后面直接继承就可，这里的窗口长度为3，滑动频率为1

package com.shujia.test

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.streaming.{Durations, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}

abstract class WindowTestTool {
  var spark: SparkSession = _
  var sc: SparkContext = _
  var ssc:StreamingContext = _

  def main(args: Array[String]): Unit = {
     spark = SparkSession
      .builder()
      .master("local[*]")
      .appName("WindowTest")
      .getOrCreate()
     sc = spark.sparkContext

    val ssc= new StreamingContext(sc,Durations.seconds(1))

    ssc.checkpoint("/data/checkpoint")

    val lines: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("master",8888)

    val words: DStream[String] = lines.flatMap(_.split(" "))

    this.run(words)

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
    ssc.stop()
  }

  def run(words:DStream[String])
}

这里提前开启一个端口，但要是端口没有正常关闭被占用了，可以先清除

这样就可以了

在没经过修改之前，日志的等级为INFO，也就是平时所有的信息都会出现，这里修改为ERROR，只让idea在程序报错的时候才出现信息

// 1.对每个滑动窗口的数据执行自定义的计算
// window(windowLength, slideInterval)
// 该操作由一个DStream对象调用，传入一个窗口长度参数，
// 一个窗口移动速率参数，然后将当前时刻当前长度窗口中的元素取出形成一个新的DStream

object WindowTest extends WindowTestTool {

  override def run(words: DStream[String]): Unit = {

//    1.对每个滑动窗口的数据执行自定义的计算
//    window(windowLength, slideInterval)
//    该操作由一个DStream对象调用，传入一个窗口长度参数，
//    一个窗口移动速率参数，然后将当前时刻当前长度窗口中的元素取出形成一个新的DStream
    val windowWords: DStream[String] = words.window(Durations.seconds(3),Durations.seconds(1))
    windowWords.print()
    }
}    

//2.对每个滑动窗口的数据执行count操作
//countByWindow(windowLength,slideInterval)
//返回指定长度窗口中的元素个数

object WindowTest extends WindowTestTool {

  override def run(words: DStream[String]): Unit = {

	//2.对每个滑动窗口的数据执行count操作
    //countByWindow(windowLength,slideInterval)
    //返回指定长度窗口中的元素个数
    val windowWords: DStream[Long] = words.countByWindow(Durations.seconds(3),Durations.seconds(1))
    windowWords.print()    
    }
} 

//3.对每个滑动窗口的数据执行reduce操作
//这里不再是对整个调用DStream进行reduce操作，
//而是在调用DStream上首先取窗口函数的元素形成新的DStream，
// 然后在窗口元素形成的DStream上进行reduce

object WindowTest extends WindowTestTool {

  override def run(words: DStream[String]): Unit = {

	//3.对每个滑动窗口的数据执行reduce操作
    //这里不再是对整个调用DStream进行reduce操作，
    //而是在调用DStream上首先取窗口函数的元素形成新的DStream，
    // 然后在窗口元素形成的DStream上进行reduce
    val windowWords: DStream[String] = words.reduceByWindow(_+"-"+_,Durations.seconds(3),Durations.seconds(1)) 
    }
} 

//4.对每个滑动窗口的数据执行reduceByKey操作
//reduceByKeyAndWindow(func,windowLength, slideInterval, [numTasks])
//调用该操作的DStream中的元素格式为(k, v)，整个操作类似于前面的reduceByKey，
//只不过对应的数据源不同，reduceByKeyAndWindow的数据源是基于该DStream的窗口长度中的所有数据。该操作也有一个可选的并发数参数

object WindowTest extends WindowTestTool {

  override def run(words: DStream[String]): Unit = {
//4.对每个滑动窗口的数据执行reduceByKey操作
    //reduceByKeyAndWindow(func,windowLength, slideInterval, [numTasks])
    //调用该操作的DStream中的元素格式为(k, v)，整个操作类似于前面的reduceByKey，
    //只不过对应的数据源不同，reduceByKeyAndWindow的数据源是基于该DStream的窗口长度中的所有数据。该操作也有一个可选的并发数参数
        val pairs: DStream[(String, Int)] = words.map(
          word => (word, 1)
        )
        val windowWords: DStream[(String, Int)] = pairs.reduceByKeyAndWindow(
          (a: Int, b: Int) => (a + b),
          Durations.seconds(3),
          Durations.seconds(1)
        )
    windowWords.print()
    }
} 

object WindowTest extends WindowTestTool {

  override def run(words: DStream[String]): Unit = {
		//两个参数：会对原来的数据进行一个保存
        val pairs: DStream[(String, Int)] = words.map(
          word => (word, 1)
        )
        val windowWords: DStream[(String, Int)] = pairs.reduceByKeyAndWindow(
          (a: Int, b: Int) => (a + b),
          (a: Int, b: Int) => (a - b),
          Durations.seconds(3),
          Durations.seconds(1)
        )
    	windowWords.print()
    }
} 

//5.对每个滑动窗口的数据执行countByValue操作
//countByValueAndWindow(windowLength,slideInterval, [numTasks])
//类似于前面的countByValue操作，调用该操作的DStream数据格式为(K, v)，
// 返回的DStream格式为(K, Long)。统计当前时间窗口中元素值相同的元素的个数

object WindowTest extends WindowTestTool {

  override def run(words: DStream[String]): Unit = {
		val windowWords: DStream[(String, Long)] = words.countByValueAndWindow(Durations.seconds(3),Durations.seconds(1))
    windowWords.print()
    }
} 

感谢阅读，我是啊帅和和，一位大数据专业大四学生，祝你快乐。