sparkstreaming测试之一使用本地数据源

直接上代码吧

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说下测试思路：

    该代码监控的/tmp/sparkStream/目录；

    首先，创建该目录mkdir -p /tmp/sparkStream；

    然后，运行spark程序；

    最后，向监控目录/tmp/sparkStream/添加数据文件；

    观察spark程序运行效果。

sparkStreaming

import org.apache.log4j.{LoggerLevel}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{SecondsStreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._

object HdfsWordCount {
  def main(args: Array[]){
    Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN)
    Logger.getLogger("org.apache.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF)

    sparkConf = SparkConf().setAppName().setMaster()
    ssc = StreamingContext(sparkConf())

    lines = ssc.textFileStream()
    words = lines.flatMap(_.split())
    wordCounts = words.map(x=>(x)).reduceByKey(_+_)
    wordCounts.print()

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

当前标题：sparkstreaming测试之一使用本地数据源
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