Spark Streaming in Python 项目教程

Spark Streaming in Python 项目教程

Spark-Streaming-In-PythonApache Spark 3 - Structured Streaming Course Material项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/Spark-Streaming-In-Python

1. 项目的目录结构及介绍

Spark-Streaming-In-Python/
├── data/
│   └── sample_data.txt
├── notebooks/
│   └── SparkStreamingExample.ipynb
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── spark_streaming.py
│   └── utils.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 存放示例数据文件。
• notebooks/: 存放Jupyter Notebook文件，用于交互式演示和学习。
• src/: 存放项目的源代码文件。 - init.py: Python包初始化文件。- spark_streaming.py: 主要的Spark Streaming处理逻辑。- utils.py: 辅助工具函数。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于

src/spark_streaming.py

。该文件包含了Spark Streaming的主要处理逻辑。以下是该文件的主要内容：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext

# 创建SparkContext和StreamingContext
sc = SparkContext("local[2]", "NetworkWordCount")
ssc = StreamingContext(sc, 1)

# 创建DStream
lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

# 处理逻辑
words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))
pairs = words.map(lambda word: (word, 1))
wordCounts = pairs.reduceByKey(lambda x, y: x + y)

# 输出结果
wordCounts.pprint()

# 启动StreamingContext
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

启动文件介绍

• SparkContext: 初始化Spark上下文。
• StreamingContext: 初始化Streaming上下文，设置批处理间隔为1秒。
• socketTextStream: 从指定主机和端口接收数据流。
• flatMap: 将每行数据分割成单词。
• map: 将每个单词映射为(word, 1)的形式。
• reduceByKey: 按单词聚合计数。
• pprint: 打印结果。
• start: 启动StreamingContext。
• awaitTermination: 等待StreamingContext终止。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是

requirements.txt

，该文件列出了项目运行所需的Python依赖包。以下是该文件的内容：

pyspark==3.1.1

配置文件介绍

• pyspark: 指定PySpark的版本为3.1.1，确保项目能够正确运行。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用

Spark-Streaming-In-Python

项目。希望本教程对您有所帮助！

Spark-Streaming-In-PythonApache Spark 3 - Structured Streaming Course Material项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/Spark-Streaming-In-Python