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about云日志分析项目准备10:使用Intellij Idea搭建Spark Streaming开发环境(SBT版本)

Oner 发表于 2017-2-3 20:14:28 [显示全部楼层] 只看大图 回帖奖励 阅读模式 关闭右栏 0 4911
本帖最后由 Oner 于 2017-2-5 16:01 编辑
问题导读:
1.  如何创建SBT项目?
2.  如何添加SBT依赖?
3.  如何测试Spark Streaming程序可以正常运行?




接上篇:about云日志分析项目准备9:Flume安装和使用
到目前为止,我们已经搭建好了整个项目所需要的环境,现在来讲解开发环境的搭建。我们采用 Intellij Idea 作为开发工具。 Intellij Idea 下载地址:https://www.jetbrains.com/idea/#chooseYourEdition。  根据自己的系统来选择不同的安装包(这儿我们选用社区版,因为是免费的)。

注意:
安装 Intellij Idea 前,我们需要确保本机已经安装了jdk和scala。如果未安装,需要先安装。可以参考我们之前的about云日志分析项目准备6:Hadoop、Spark集群搭建 中的jdk、scala安装部分。这儿jdk选择1.8、scala选择2.11.8版本。
Intellij Idea的安装过程就不说了,基本上是一路“next”,安装好Intellij Idea之后,需要安装Scala和SBT插件。

创建项目

安装完成后,我们直接开始创建项目。
20170124200450.jpg

20170124202624.jpg
20170203093518.jpg

点击完 “Finish”按钮后,Intellij Idea会进行该项目的构建,这个过程需要一定的时间,因为sbt需要下载指定scala版本(在这里是scala 2.11.8)的基础依赖包。下载过程如下:
20170203095101.jpg

注意:如果下载不成功的话,需要考虑翻墙

项目构建完成后的目录结构如下所示:
20170203100447.jpg


添加依赖

由于我们编写的是 Spark Streaming 程序,所以还需要添加相关的依赖。其实就是编写build.sbt文件。我们可以先查看下现有的build.sbt文件内容:
20170203102132.jpg

然后将以下依赖加入(注意空格):
  1. libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming_2.11" % "1.6.3"
  2. libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming-kafka_2.11" % "1.6.3"
复制代码
加好后如下所示:
20170203103341.jpg

点击“Refresh project”,Intellij Idea会通过SBT下载这些写好的依赖,这个过程也会花费很长的时间。

编写程序

目前创建了aboutyun_log_analysis工程,工程中包含了aboutyun_log_analysis/src/main/ 和 aboutyun_log_analysis/src/test/ 目录,其中前者是用于生产环境中代码编写,后者用于测试代码编写。本文将在后者目录进行代码编写。
20170203184609.jpg

20170203185300.jpg

这样我们就创建了一个StreamingDemo类。接下来就是真正开始编写代码了。在这里我们来使用Streaming来实现WordCount。代码如下:
  1. import org.apache.spark.SparkConf
  2. import org.apache.spark.storage.StorageLevel
  3. import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

  4. /**
  5.   * Created by wangwei01 on 2017/2/3.
  6.   */
  7. object StreamingDemo {
  8.   def main(args: Array[String]): Unit = {
  9.     // 创建SparkConf对象,并指定AppName和Master
  10.     val conf = new SparkConf().setAppName("StreamingDemo").setMaster("local[*]")
  11.     // 创建StreamingContext对象
  12.     val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(10))

  13.     val hostname = "192.168.1.10" // 即我们的master虚拟机
  14.     val port = 9999 // 端口号

  15.     // 创建DStream对象
  16.     val lines = ssc.socketTextStream(hostname, port, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
  17.     val words = lines.flatMap(_.split(" "))
  18.     val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)

  19.     wordCounts.print()

  20.     ssc.start()
  21.     ssc.awaitTermination()

  22.   }
  23. }
复制代码

测试程序

之后我们在我们的master虚拟机上使用如下命令:
  1. nc -lk 9999
复制代码
20170203192224.jpg
然后在Intellij Idea中运行我们编写好的Streaming程序。
20170203192439.jpg

运行之后会在控制台中输出如下信息:
20170203192646.jpg

然后我们在master虚拟机的端口中输入以下内容:
  1. hello aboutyun
  2. aboutyun is my firend
复制代码
20170203201138.jpg
然后查看Intellij Idea的控制台:
20170203201229.jpg

说明我们的Spark Streaming程序成功运行了。


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