杜龙少(sdvdxl)

运行第一个SparkStreaming程序(及过程中问题解决)

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2016/03/09 Share
(文章比较久了可能已经过时)

官方示例说明

按照官方文档的 这个示例说明,可以轻松的在本地的spark-shell环境中测试这个示例。示例,即为了更好的入门,那么就再说明一下。
运行这个统计单词的方式有三种,前面两种是官方文档上的指引,第三种则是用scala程序运行。


  • 第一种方式, run-demo

  1. 打开一个终端,打开一个终端,输入 命令 nc -lk 9999,暂时叫做 “nc终端” 吧

  2. 再打开终端,切换到Spark HOME目录, 执行命令 bin/run-example org.apache.spark.examples.streaming.NetworkWordCount localhost 9999, 然后每秒会有类似一下日志循环输出

    -——————————————
    Time: 1415701382000 ms
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    -——————————————
    Time: 1415701383000 ms
    -——————————————

  3. 在nc终端随便输入一些字符串,用空格隔开,回车,如aa aa bb c。可以在上面的Spark终端中看到有新内容输出

    -——————————————
    Time: 1415701670000 ms
    -——————————————
    (aa,2)
    (bb,1)
    (c,1)

OK,成功!


  • 第二种 spark-shell 模式

    下面介绍在spark-shell中输入scala代码运行的方式。
  1. 同上面第一步,打开一个终端,打开一个终端,输入 命令 nc -lk 9999,暂时叫做 “nc终端” 吧

  2. 再打开一个终端, 切换到Spark HOME目录下,输入 bin/spark-shell (如果你已经安装好了Spark的话,直接输入 spark-shell 即可),等待Spark启动成功,会打印信息

    Spark context available as sc.
    scala>

    然后输入以下语句:

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import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
import org.apache.spark.api.java.function._
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.api._

// Create a StreamingContext with a local master
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1))

// Create a DStream that will connect to serverIP:serverPort, like localhost:9999
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

// Split each line into words
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._

// Count each word in each batch
val pairs = words.map(word => (word, 1))
val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)

// Print a few of the counts to the console
wordCounts.print()
ssc.start() // Start the computation
ssc.awaitTermination() // Wait for the computation to terminate

会打印以下信息:

14/11/11 18:07:23 INFO MemoryStore: ensureFreeSpace(2216) called with curMem=100936, maxMem=278019440
.…..
14/11/11 18:07:23 INFO DAGScheduler: Stage 91 (take at DStream.scala:608) finished in 0.004 s
14/11/11 18:07:23 INFO SparkContext: Job finished: take at DStream.scala:608, took 0.007531701 s
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Time: 1415700443000 ms
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  1. 同第一种方式的第3步,随便输入一些字符串,用空格隔开,回车,如aa aa bb c。可以在上面的Spark终端中看到有新内容输出

    -——————————————
    Time: 1415701670000 ms
    -——————————————
    (aa,2)
    (bb,1)
    (c,1)

    OK,成功!


  • 第三种 scala-ide编程方式

    在用这种方式运行这个demo代码的时候,遇到了不少问题,记录下来,供大家参考。这个例子,请大家先根据这里记录的方式进行操作,得到一个可以运行的程序,后面我会记录遇到的问题。
  1. 下载scala-ide, 下载链接,下载 For Scala 2.10.4 下的对应平台的ide,解压,运行。

  2. 安装sbt,下载链接,

  3. 安装sbteclipse, github地址, 编辑 ~/.sbt/0.13/plugins/plugins.sbt 文件, 添加以下内容 addSbtPlugin("com.typesafe.sbteclipse" % "sbteclipse-plugin" % "2.5.0"),如果没有plugins目录和plugins.sbt,自行创建。

  4. 用向导创建一个scala项目,并在项目根目录下创建一个build.sbt文件,添加以下内容(注意,每行正式语句之后要换行)

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    name := "spark-test"


    version := "1.0"


    scalaVersion := "2.10.4"


    // set the main class for the main 'run' task
    // change Compile to Test to set it for 'test:run'
    mainClass in (Compile, run) := Some("test.SparkTest")

    libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming_2.10" % "1.1.0"
  5. 创建test.SparkTest.scala文件,添加以下代码

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package test
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.api.java.function._
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.api._


object SparkTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// Create a StreamingContext with a local master
// Spark Streaming needs at least two working thread
val ssc = new StreamingContext("local[2]", "NetworkWordCount", Seconds(10))
// Create a DStream that will connect to serverIP:serverPort, like localhost:9999
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
// Split each line into words
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
// Count each word in each batch
val pairs = words.map(word => (word, 1))
val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)
wordCounts.print
ssc.start
ssc.awaitTermination
}
}
  1. 终端中切换目录到这个项目根目录,输入命令 sbt , 命令运行成功后,敲入 eclipse 生成eclipse项目和项目所需依赖
  2. 同第一种方式的第1,3步,
    再打开一个终端,输入 命令 nc -lk 9999
    然后运行刚才写的main程序,在nc终端中输入一些字符串,用空格隔开,回车,如aa aa bb c。可以在ide控制台中观察到
    -——————————————
    Time: 1415701670000 ms
    -——————————————
    (aa,2)
    (bb,1)
    (c,1)

OK,成功!


下面是遇到的问题及解决方法:

1. 运行程序说找不到主类

解:没有在sbt文件配置主类是哪个,在build.sbt 文件中添加以下代码

mainClass in (Compile, run) := Some(“test.SparkTest”)

Some中就是主类的路径

2. java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce$class

这个问题困扰了我很长时间,一直没找到怎么解决。后来看到说是scala每次版本升级不兼容以前的版本编译的库,于是换了对应的版本的ide才正常运行。
解:scala-ide版本和现在用的spark包依赖编译的scala版本不一致, 请下载上面说过的 scala-ide For Scala 2.10.4 版本。

原文作者:杜龙少(sdvdxl)

原文链接:https://todu.top/posts/5818/

发表日期:2016-03-09 12:51:43

更新日期:2021-01-20 23:30:16

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CATALOG
  1. 1. 官方示例说明
    1. 1.1. 第一种方式, run-demo
    2. 1.2. 第二种 spark-shell 模式
    3. 1.3. 第三种 scala-ide编程方式
  2. 2. 下面是遇到的问题及解决方法:
    1. 2.0.1. 1. 运行程序说找不到主类
    2. 2.0.2. 2. java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce$class