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Cloudera, BigData, Semantic IoT, Hadoop, NoSQL

Cloudera CDH/CDP 및 Hadoop EcoSystem, Semantic IoT등의 개발/운영 기술을 정리합니다. gooper@gooper.com로 문의 주세요.


console창을 두개 띄우고 한쪽에는 아래의 소스를 실행

(예, $HOME/spark/bin/spark-submit
--master spark://sda1:7077,sda2:7077
--driver-memory 2g
--executor-memory 3g
--class com.gooper.icbms.sda.kafka.onem2m.JavaSparkTest
sda-client-2.0.jar)


시키고 다른 쪽에는 nc -l 7777을 실행하고 문자열을 입력하여 7777포트에 stream을 발생시켜준다.


import java.io.Serializable;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.SequenceFileOutputFormat;
import org.apache.spark.Accumulator;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.SparkContext;
import org.apache.spark.api.java.JavaDoubleRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.Optional;
import org.apache.spark.api.java.function.DoubleFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.broadcast.Broadcast;
import org.apache.spark.sql.Column;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext;
import org.apache.spark.storage.StorageLevel;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;

import scala.Tuple2;

import com.google.gson.Gson;

public final class JavaStreamingContextTest {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
	  
	System.out.println("start(JavaStreamingContextTest)................");

    System.out.println("=========== test21 start =================================");
    test21();
    System.out.println("=========== test21 end =================================");
    

    
    System.out.println("end(JavaStreamingContextTest)................");
  }

  
// localhost:7777에서 들어오는 stream data에서 입력된 문자열을 기준으로 동일 문자열의 개수를 카운트한다.
static void test21()  {
	  SparkConf sc=new SparkConf().setAppName("JavaStreamingContextTest");
	  JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(sc, Durations.seconds(1));
	  jssc.checkpoint("/tmp");
	  JavaDStream<String> lines = jssc.socketTextStream("sda1", 7777);
	  	  
	  // error가 있으면 출력
	  JavaDStream<String> errorLines  = lines.filter(new Function<String, Boolean>() {
		  public Boolean call(String line) {
			  return line.contains("error");
		  }
	  });
	  errorLines.print();
	  
	  // 문자카운트
	  JavaPairDStream<String, Integer> rst = lines.mapToPair(
			  new PairFunction<String, String, Integer>() {
				  public Tuple2<String, Integer> call(String line) {
					  return new Tuple2(line, 1);
				  }
			  }).updateStateByKey(new UpdateRunningSum());

	  // 람다식으로 처리할 경우
	  //JavaPairDStream<String, Integer> rst = lines.mapToPair( (line)->new Tuple2<String, Integer>(line, 1)).updateStateByKey(new UpdateRunningSum());

	  rst.print();
	  
	  jssc.start();
	  try { 
		  jssc.awaitTermination();
	  } catch (Exception e) {
		  System.out.println("exception 2: "+e.getMessage());
	  }
}

}
	
class UpdateRunningSum implements Function2<List<Integer>, Optional<Integer>, Optional<Integer>> {
	public Optional<Integer> call(List<Integer> values, Optional<Integer> current) {
		int newSum = current.orElse(0);
		for(int value : values) {
			newSum += value;
		}
		return Optional.of(newSum);
	}
};


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28 It is indirectly referenced from required .class files 오류 발생시 조치방법 2017.03.09 873
27 spark2.0.0에서 hive 2.0.1 table을 읽어 출력하는 예제 소스(HiveContext, SparkSession, SQLContext) 2017.03.09 365
26 spark에서 hive table을 읽어 출력하는 예제 소스 2017.03.09 661
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