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Cloudera, BigData, Semantic IoT, Hadoop, NoSQL

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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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37 spark stream처리할때 두개의 client프로그램이 동일한 checkpoint로 접근할때 발생하는 오류 내용 2018.01.16 1163
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35 spark-env.sh에서 사용할 수있는 항목. 2016.05.24 816
34 java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread오류 발생지 조치사항 2016.10.17 706
33 kafka로 부터 메세지를 stream으로 받아 처리하는 spark샘플소스(spark의 producer와 consumer를 sbt로 컴파일 하고 서버에서 spark-submit하는 방법) 2016.07.13 691
32 Spark 1.6.1 설치후 HA구성 2016.05.24 674
31 Apache Spark와 Drools를 이용한 CEP구현 테스트 2016.07.15 651
30 spark-shell실행시 "A read-only user or a user in a read-only database is not permitted to disable read-only mode on a connection."오류가 발생하는 경우 해결방법 2016.05.20 619
29 spark-submit 실행시 "java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space"발생시 조치사항 2018.02.01 616
28 spark client프로그램 기동시 "Error initializing SparkContext"오류 발생할때 조치사항 2016.05.27 602
27 spark-sql실행시 The specified datastore driver ("com.mysql.jdbc.Driver") was not found in the CLASSPATH오류 발생시 조치사항 2016.06.09 567
26 Scala에서 countByWindow를 이용하기(예제) 2018.03.08 553
25 Windows7 64bit 환경에서 Apache Spark 2.2.0 설치하기 2017.07.26 525
24 Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.Logging 발생시 조치사항 2017.04.19 480
23 It is indirectly referenced from required .class files 오류 발생시 조치방법 2017.03.09 475
22 spark에서 hive table을 읽어 출력하는 예제 소스 2017.03.09 456
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