spark streaming 每秒能处理多少数据

首先以一个简单的示例开始：用Spark Streaming对从TCP连接中接收的文本进行单词计数。

/**

* 功能：用spark streaming实现的针对流式数据进行单词计数的程序。

* 该程序只是对数据流中的每一批数据进行单独的计数，而没有进行增量计数。

* 环境：spark 1.6.1, scala 2.10.4

*/

// 引入相关类库

import org.apache.spark._

import org.apache.spark.streaming._

object NetworkWordCount {

def main(args: Array[String]) {

// Spark Streaming程序以StreamingContext为起点，其内部维持了一个SparkContext的实例。

// 这里我们创建一个带有两个本地线程的StreamingContext，并设置批处理间隔为1秒。

val conf = new SparkConf().setMaster(local[2]).setAppName(梁神NetworkWordCount)

val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))

// 在一个Spark应用中默认只允许有一个SparkContext，默认地spark-shell已经为我们创建好了

// SparkContext，名为sc。因此在spark-shell中应该以下述方式创建StreamingContext，以

// 避免创建再次创建SparkContext而引起错误：

// val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1))

// 创建一个从TCP连接获取流数据的DStream，其每条记录是一行文本

val lines = ssc.socketTextStream(localhost, 9999)

// 对DStream进行转换，最终得到计算结果

val res = lines.flatMap(_.split( )).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _)

// 打印该DStream中每个RDD中的前十个元素

res.print()

// 执行完上面代码，Spark Streaming并没有真正开始处理数据，而只是记录需在数据上执行的操作。

// 当我们设置好所有需要在数据上执行的操作以后，谈渣逗我们就可以开始真正地处理数据了。如下：

ssc.start() // 开始计算

ssc.awaitTermination() // 等待计算终止

}

}

为了测试程序，我们得有TCP数据源作为输入，这可以使用Netcat(一般linux系统中都有，如果是windows系统，则推荐你使用 Ncat ，Ncat是一个改进版的Netcat)。如下使用Netcat监听指定本地端口：

nc -lk 9999

如果是使用Ncat，则对应命令如下：

ncat -lk 9999

在IntelliJ IDEA或Eclipse中可以本地运行测试上述Spark Streaming程序，该程序会连接到Netcat(或Ncat)监听的端口，你可以在运行Netcat(或Ncat)的终端中输入东东并回车，然含卖后就可以看到该Spark Streaming程序会马上输出处理结果，并且这个处理是不停的、流式的。

注意：上述示例只是对数据流中的每一批数据进行单独的计数，而没有进行增量计数。

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