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1、课题读取电影评分数据创建DStream课时2课时(90min)教学目标知识技能目标：(1)熟悉基础数据源(2)熟悉高级数据源(3)掌握读取数据创建DStream的方法素质目标：培养自我学习和持续学习能力，能够及时掌握新技术和工具，并将其应用到实际项目中教学重难点教学重点：基础数据源、高级数据源教学难点：读取数据创建DS(ream教学方法案例分析法、问答法、讨论法、讲授法教学用具电脑、投影仪、多媒体课件、教材教学过程主要教学内容及步骤课前任务【教师】布置课前任务，和学生负责人取得联系，让其提醒同学通过APP或其他学习软件，完成课前任务请大家了解什么是数据源，什么是DSlream.【学生】完成课前
2、任务考勤【教师】使用APP进行签到【学生】班干部报请假人员及原因问题导入(5min)【教师】提出以下问题：什么是数据源？数据源可分为哪些类型？【学生】思考、举手回答传授新知【教师】通过学生的回答引入新知，介绍基础数据源和高级数据源的相关知识一、基础数据源【教师】介绍基础数据源的概念和类型在SparkStreaming中,基础数据源指的是可以用来读取实时数据并创建DStream的常见数据源。这些数据源已经被广泛使用和测试，并且被集成到了SparkStreaming框架中，用户只需调用相应的API即可读取数据。基础数据源包括文件流、套接字流和RDD队列流等。1.文件流在SparkStreaming
3、中，文件流(filestream)是一种可以从本地文件系统或分布式文件系统(如HDFS)中读取数据的输入流。它允许将一个目录视为一个数据源，并读取目录中实时生成或更新的文件。在SParkStreaming中,可以使用textFileStream()方法创建DStream定义一个输入流用于监视HadOOP兼容的文件系统中的新文件，并将其作为文本文件读取。文件必须通过同一文件系统中的另一个位置移动到监视目录中。该方法的基本格式如下。(extFileStream(directory)其中，参数directory表示指定的目录。读取不同文件流创建DStream的参考示例如下。ssc=SIreaming
4、COnIeXl(SC,10)#读取本地文件流dstream_(ext=ssc.IexiFileSlream(file:/spark_dstream)曦取HDFS文件流dstream-hdfs=ssc.textFileStream(hdfs:/spark_dstream)【教师】通过例子，帮助学生掌握文件流的应用【例4-1以读取HDFS文件为例，编写SparkStreaming应用程序实时监视HDFS文件目录，当发现新文件到达后，输出文件中的数据。打开第1个终端，执行以下命令，启动HDFS服务并创建spark_dstream”目录.hadoopbogon$Cdusrlocalhadoopsbin
5、hadoop(三)bogonsbin$./start-dfs.sh#在HDFS上新建一个Hspark_dstreamH目录hadoo(3)bogonsbin$Cdusrlocalhadoopbinhadoopbogonbin$hdfsdfs-mkdirspark-dstream在usrlocalsparkmycodeDSIream”目录下新建3个文件，分别为filel.txl、file2.lxt和file3.ixl,其内容如图4-9所示。耽3，Bfi,elttt保存三*HRio1，aME夕存二X11(O)，B3保存三JM-IloveSpark10veHddOoPIloveDStrean1amI
6、earnllgSMra】nlearningHadoopXanlearningDStrcanSparkXSverySiNIeHadoopisverysinpleOStreamisverySinple女本8-3fi,215114人文本8我符3L8。第3行,第7列福人文本.帮表为贡度：8淤3行，第8外Ja入图4-93个文件的内容打开第2个终端，执行以下命令，进入PySpark交互式执行环境，编写代码，监视HDFS文件目录。SparkStreaming实时计算启动后，还未接收到数据时，终端显示的信息如图4-10所示。hadoopbogon$pysparkfrompyspak.streamingimpo
7、rtStreamingContext舱(J建StreamingContext对象，设置批处理时间间隔为20秒ssc=StreamingContext(sc,20)跄J建DStream,监视HDFS文件目录dstream=ssc.textFileStream(hdfs:/spark_dstream)# 打印监懒!1的瘫dstream.pprint()# 启动StreamingContext对象ssc.start()# 等待StreamingContexi对象终止ssc.awaitTermina(ion()图4-10未接收至媵煽时的终端显示信息在第1个终端上执行以下命令，将filel.txt.fi
8、le2.txt和file3.txt文件依次上传到HDFS的wspark-dstreamw目录下。hadoopbogonbin$./hdfsdfs-putusrlocalsparkmycodeDStreamfile1.txtspark-dstreamhadoopbogonbin$./hdfsdfs-putusrlocalsparkmycodeDStreamfile2.txtspark-dstreamhadoopbogonbin$./hdfsdfs-putusrlocalsparkmycodeDStreamfile3.txtspark-dstream在第2个终端可以监视到HDFS不断有数据流入，并
9、输出结果，如图4-11所示。hadoopbogon:X文件(F)嫡辑(E)查看M搜索终端(T)帮助（三）Time:2023-08-0314:02:40IloveSparkIamlearningSparkSparkisverysimpleTime:2023-08-0314:03:00IloveHadoopIamlearningHadoopHadoopisverysimpleTime:2023-08-0314:03:20IloveDStreamIamlearningDStreamDStreamisverysimple图4-11SparkStreaming监视HDFS并输出结果2.套接字流套接字流(
10、socketstream)是SParkStreaming中用于从网络套接字接收数据的输入流。它可以连接到指定的主机和端口，并实时接收通过套接字发送的数据。在SparkStreaming中，可以使用SOCkelTeXlStream()方法读取套接字流创建DStreame该方法的基本格式如下.socketTextStream(hostname,port,StorageLevel)其中，参数的含义如下.(1)hostname：表示要连接的主机名或IP地址。(2)port：表示要连接的端口号。(3)StOrageLeVeI(可选)：表示流数据的存储级别，常见的存储级别包括MEMORY-ONLY.MEM
11、oRY_AND_DISK、MEMORY_ONLY_SER和MEMORY_AND_DISK_SER等，默认值为MEMORY_AND_DISK_SER_2e(详见教材)3RDD队列流RDD队列流由一个RDD队列构成，其中每个RDD包含作为输入源数据的批次内容。在SparkStreaming中，可以使用queueStream()方法创建基于RDD队列的DStreame该方法的基本格式如下。queueStream(rdds,OneAtATime,deult)其中，参数的含义如下.(1)rdds：RDD队列。(2)OneAtATime(可选)：每次选取一RDD还是一次性选取所有RDDe默认值为True,
12、即每次只选取一个RDDe(3)default(可选)：当队列为空时返回的默认值。如果队列中没有可用的RDD时，返回此默认值。(详见教材)【教师】通过例子，帮助学生掌握RDD队列流的应用【例4-2读取RDD队列流创建DStreame首先创建一个RDD队列作为数据源，然后使用queueStream()方法创建DStream定义一介输入流inputstream,SparkStreaming每两秒从RDD队列中获取一批数据，最后输出RDD队列流中的数据，如图4/2所示.hadoopbogon$pysparkfrompyspark.StreamingimportStreamingContextssc=S
13、treamingContext(sc,2)舱U建一个空的RDD队列rddQueue=|foriinrange(5):rddQueue.append(sc.parallelize(range(1.1001),10)跄J建DStream,定义输入流生成RDD队列流inputStream=ssc.queueStream(rddQueue)#打印RDD队列流中的数据inputStream.pprint()ssc.start()ssc.awaitTermination()inputstream.pprint()ssc.start()Time:2023-08-0314:35:5035678910Time:
14、2023-08-0314:35:52234567810图4/2输出RDD队列流中的嫡二、高级数据源【教师】介绍高级数据源的类型和应用除了文件流、套接字流f口RDD队列流等基础数据源外，SparkStreaming还支持KaHa和Kinesis等高级数据源。SparkSlreaming可以让高级雌源产生的数据发送给应用程序，应用程序再对接收到的数据进行实时处理，从而完成一个典型的实时计算过程。1 .KafkaKatla最初由LinkedIn开发，是一种高性能、分布式的消息传递系统。它支持水平伸缩，可以通过添加更多的代理服务器来增加处理能力。此外，Kaki还具有许多特性,使得它在实时数据处理和大数
15、据场景下的应用非常灵活.因此，KaRa被广泛应用于实时流处理、日志收集、大数据分析等领域.在Spark中，可以读取Kafka数据源，实现方法是先使用SparkSession对象的readStream属性返回DaIaSIreanIReader对象；然后使用该对象的formal。方法指定数据源类型为Kafka；接着使用OPtionO方法设置Kafka的相关选项，如Kafka服务器地址和端口(kafka.btstrap.servers),以及要订阅的主题名称(subscribe)等；最后使用IOadO方法加载流数据,并返回一个DataFramee参考示例如下。dstream=SparkSession.readStream.format(kafka)
