메뉴 건너뛰기

Bigdata, Semantic IoT, Hadoop, NoSQL

Bigdata, Hadoop ecosystem, Semantic IoT등의 프로젝트를 진행중에 습득한 내용을 정리하는 곳입니다.
필요한 분을 위해서 공개하고 있습니다. 문의사항은 gooper@gooper.com로 메일을 보내주세요.


console창을 두개 띄우고 한쪽에는 아래의 소스를 실행

(예, $HOME/spark/bin/spark-submit
--master spark://sda1:7077,sda2:7077
--driver-memory 2g
--executor-memory 3g
--class com.gooper.icbms.sda.kafka.onem2m.JavaSparkTest
sda-client-2.0.jar)


시키고 다른 쪽에는 nc -l 7777을 실행하고 문자열을 입력하여 7777포트에 stream을 발생시켜준다.


import java.io.Serializable;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.SequenceFileOutputFormat;
import org.apache.spark.Accumulator;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.SparkContext;
import org.apache.spark.api.java.JavaDoubleRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.Optional;
import org.apache.spark.api.java.function.DoubleFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.broadcast.Broadcast;
import org.apache.spark.sql.Column;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext;
import org.apache.spark.storage.StorageLevel;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;

import scala.Tuple2;

import com.google.gson.Gson;

public final class JavaStreamingContextTest {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
	  
	System.out.println("start(JavaStreamingContextTest)................");

    System.out.println("=========== test21 start =================================");
    test21();
    System.out.println("=========== test21 end =================================");
    

    
    System.out.println("end(JavaStreamingContextTest)................");
  }

  
// localhost:7777에서 들어오는 stream data에서 입력된 문자열을 기준으로 동일 문자열의 개수를 카운트한다.
static void test21()  {
	  SparkConf sc=new SparkConf().setAppName("JavaStreamingContextTest");
	  JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(sc, Durations.seconds(1));
	  jssc.checkpoint("/tmp");
	  JavaDStream<String> lines = jssc.socketTextStream("sda1", 7777);
	  	  
	  // error가 있으면 출력
	  JavaDStream<String> errorLines  = lines.filter(new Function<String, Boolean>() {
		  public Boolean call(String line) {
			  return line.contains("error");
		  }
	  });
	  errorLines.print();
	  
	  // 문자카운트
	  JavaPairDStream<String, Integer> rst = lines.mapToPair(
			  new PairFunction<String, String, Integer>() {
				  public Tuple2<String, Integer> call(String line) {
					  return new Tuple2(line, 1);
				  }
			  }).updateStateByKey(new UpdateRunningSum());

	  // 람다식으로 처리할 경우
	  //JavaPairDStream<String, Integer> rst = lines.mapToPair( (line)->new Tuple2<String, Integer>(line, 1)).updateStateByKey(new UpdateRunningSum());

	  rst.print();
	  
	  jssc.start();
	  try { 
		  jssc.awaitTermination();
	  } catch (Exception e) {
		  System.out.println("exception 2: "+e.getMessage());
	  }
}

}
	
class UpdateRunningSum implements Function2<List<Integer>, Optional<Integer>, Optional<Integer>> {
	public Optional<Integer> call(List<Integer> values, Optional<Integer> current) {
		int newSum = current.orElse(0);
		for(int value : values) {
			newSum += value;
		}
		return Optional.of(newSum);
	}
};


번호 제목 글쓴이 날짜 조회 수
21 spark 2.0.0의 api를 이용하는 예제 프로그램 총관리자 2017.03.15 199
20 Scala에서 countByWindow를 이용하기(예제) 총관리자 2018.03.08 235
19 Windows7 64bit 환경에서 Apache Spark 2.2.0 설치하기 총관리자 2017.07.26 260
18 Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.Logging 발생시 조치사항 총관리자 2017.04.19 284
17 Spark에서 KafkaUtils.createStream()를 이용하여 이용하여 kafka topic에 접근하여 객채로 저장된 값을 가져오고 처리하는 예제 소스 총관리자 2017.04.26 292
16 spark-submit으로 spark application실행하는 다양한 방법 총관리자 2016.05.25 304
15 Apache Spark와 Drools를 이용한 CEP구현 테스트 총관리자 2016.07.15 342
14 Spark 1.6.1 설치후 HA구성 총관리자 2016.05.24 455
13 spark-sql실행시 The specified datastore driver ("com.mysql.jdbc.Driver") was not found in the CLASSPATH오류 발생시 조치사항 총관리자 2016.06.09 456
12 java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread오류 발생지 조치사항 총관리자 2016.10.17 470
11 spark-submit 실행시 "java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space"발생시 조치사항 총관리자 2018.02.01 517
10 spark client프로그램 기동시 "Error initializing SparkContext"오류 발생할때 조치사항 총관리자 2016.05.27 539
9 spark-shell실행시 "A read-only user or a user in a read-only database is not permitted to disable read-only mode on a connection."오류가 발생하는 경우 해결방법 총관리자 2016.05.20 551
8 spark-env.sh에서 사용할 수있는 항목. 총관리자 2016.05.24 568
7 kafka로 부터 메세지를 stream으로 받아 처리하는 spark샘플소스(spark의 producer와 consumer를 sbt로 컴파일 하고 서버에서 spark-submit하는 방법) 총관리자 2016.07.13 631
6 "Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources"오류 발생시 조치사항 총관리자 2016.05.25 1030
5 spark stream처리할때 두개의 client프로그램이 동일한 checkpoint로 접근할때 발생하는 오류 내용 총관리자 2018.01.16 1115
4 Spark 2.1.1 clustering(5대) 설치(YARN기반) 총관리자 2016.04.22 1882
3 VisualVM 1.3.9을 이용한 spark-submit JVM 모니터링을 위한 설정및 spark-submit실행 옵션 총관리자 2016.10.28 1891
2 spark-sql실행시 Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "0s" 오류발생시 조치사항 총관리자 2016.06.09 2803

A personal place to organize information learned during the development of such Hadoop, Hive, Hbase, Semantic IoT, etc.
We are open to the required minutes. Please send inquiries to gooper@gooper.com.

위로