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package hgs.spark.streaming
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.streaming.Seconds
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.HashPartitioner
object SocketStreamingTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    val conf = new SparkConf();
    conf.setMaster("local[2]").setAppName("SocketStreaming")
    val context = new SparkContext(conf);
    //要添加spark-streaming的依赖包,spark的Seconds
    val streamContext  = new StreamingContext(context,Seconds(5));
    val ds = streamContext.socketTextStream("192.168.6.129", 8888, StorageLevel.MEMORY_ONLY);
    streamContext.checkpoint("d:\\chekpoint")
    //val ds2 = ds.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey((x,y)=>(x+y))//这种方式只是对该批次数据进行处理，并没有累计上一个批次
    
    
    //updateFunc: (Iterator[(K, Seq[V], Option[S])]) K:单词， Seq[V]该批次单词出现次数列表，Option：上一次计算的结果
    val updateFunc=(iter:Iterator[(String,Seq[Int],Option[Int])])=>{
      //iter.flatMap(it=>Some(it._2.sum+it._3.getOrElse(0)).map((it._1,_)))//方式一
      //iter.flatMap{case(x,y,z)=>{Some(y.sum+z.getOrElse(0)).map((x,_))}}//方式二
      iter.flatMap(it=>Some(it._1,(it._2.sum.toInt+it._3.getOrElse(0))))//方式三
    }
    val partitionner = new HashPartitioner(2)
    //通过updateStatByKey来进行累加
    val ds2 = ds.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).updateStateByKey(updateFunc, partitionner, true)
    //打印
    ds2.print()
    streamContext.start()
    streamContext.awaitTermination()
  }
}

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文章标题：如何解析spark-streaming中的socketTextStream
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