通过案例对 spark streaming 透彻理解三板斧之三：spark streaming运行机制与架构

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
  * 使用Scala开发集群运行的Spark 在线黑名单过滤程序
  * 背景描述：在广告点击计费系统中，我们在线过滤掉黑名单的点击，进而保护广告商的利益，只进行有效的广告点击计费
  *     或者在防刷评分（或者流量）系统，过滤掉无效的投票或者评分或者流量；
  * 实现技术：使用transform Api直接基于RDD编程，进行join操作
　*
  * 新浪微博：http://weibo.com/ilovepains/
　* 邮   箱: DT_Spark@126.com
  */
object OnlineForeachRDD2DB {
  def main(args: Array[String]){
    /**
      * 创建Spark的配置对象SparkConf，设置Spark程序的运行时的配置信息，
      * 例如说通过setMaster来设置程序要链接的Spark集群的Master的URL,如果设置
      * 为local，则代表Spark程序在本地运行，特别适合于机器配置条件非常差（例如
      * 只有1G的内存）的初学者       *
      */
    val conf = new SparkConf() //创建SparkConf对象
    conf.setAppName("OnlineForeachRDD") //设置应用程序的名称，在程序运行的监控界面可以看到名称
    //conf.setMaster("spark://Master:7077") //此时，程序在Spark集群
    conf.setMaster("local[6]")
    //设置batchDuration时间间隔来控制Job生成的频率并且创建Spark Streaming执行的入口
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
    val lines = ssc.socketTextStream("Master", 9999)
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)
    wordCounts.foreachRDD { rdd =>
      rdd.foreachPartition { partitionOfRecords => {
        val connection = ConnectionPool.getConnection()
        partitionOfRecords.foreach(record => {
          val sql = "insert into streaming_itemcount(item,count) values(‘" + record._1 + "‘," + record._2 + ")"
          val stmt = connection.createStatement();
          stmt.executeUpdate(sql);

        })
        ConnectionPool.returnConnection(connection)  // return to the pool for future reuse
      }
      }
    }
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}