Spark Streaming的window操作实战模拟新浪微博、百度、京东等热点搜索词案例实战

1.代码：

 

    val conf =new SparkConf();

    conf.setAppName("OnlineHottestItems");

    conf.setMaster("spark://Master:7077");

 

    /**

      * 此处设置Batch Interval是在Spark Streaming中生成基本job的时间单位，窗口和滑动时间间隔

      * 一定是改Batch Interval的整数倍

      */

    val ssc =new StreamingContext(conf,Seconds(5));

 

    ssc.checkpoint("/library/onlinehot/")

 

    val hottestStream =ssc.socketTextStream("Master",9999)

 

    /**

      * 用户搜索的格式简化为name item，在这里我们由于要计算出热点内容，所以只需要提取item即可

      * 提取出的item然后通过map转换为（item，1）

      */

    val searchPair =hottestStream.map(_.split(" ")(1)).map(item => (item, 1))

    //val hottestDStream = searchPair.reduceByKeyAndWindow((v1:Int, v2:Int) => v1 + v2, Seconds(60), Seconds(20))

 

    val hottestDStream =searchPair.reduceByKeyAndWindow((v1: Int,v2: Int) => v1 + v2, (v1: Int,v2: Int) => v1 - v2,Seconds(60),Seconds(20))

    //如果操作没有排序，可以通过transform扩展

    hottestDStream.transform(hottestItemRDD => {

      val top3 =hottestItemRDD.map(pair => (pair._2,pair._1)).sortByKey(false).

        map(pair => (pair._2,pair._1)).

        take(3)//选出前3个

      for (item <-top3) {

        println(item)

      }

 

      hottestItemRDD

    }).print

 

    /**

      * 计算后的有效数据一般都会写入kafka中，下游的计费系统会从kafka中pull到有效数据进行计费

      */