一、Java方式开发

1、开发前准备

假定您以搭建好了Spark集群。

2、开发环境采用eclipse maven工程，需要添加Spark Streaming依赖。

<dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-streaming_2.10</artifactId>
      <version>1.6.0</version>
    </dependency>

3、Spark streaming 基于Spark Core进行计算，需要注意事项：

1.local模式的话,local后必须为大于等于2的数字【即至少2条线程】。因为receiver 占了一个。
因为,SparkStreaming 在运行的时候,至少需要一条线程不断循环接收数据，而且至少有一条线程处理接收的数据。
如果只有一条线程的话,接受的数据不能被处理。

温馨提示：

对于集群而言，每隔exccutor一般肯定不只一个Thread，那对于处理Spark Streaming应用程序而言，每个executor一般分配多少core比较合适？根据我们过去的经验，5个左右的core是最佳的（段子:分配为奇数个core的表现最佳,例如：分配3个、5个、7个core等）

接下来，让我们开始动手写写Java代码吧！

第一步：

SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("spark：//Master:7077").setAppName("wordCountOnline");

第二步：

我们采用基于配置文件的方式创建SparkStreamingContext对象

/**
     * 第二步：创建SparkStreamingContext,这个是SparkStreaming应用程序所有功能的起始点和程序调度的核心
     * SparkStreamingContext的构建可以基于SparkConf参数，也可基于持久化的SparkStreamingContext的内容来回复过来
     * （典型的场景是Driver崩溃后重新启动，由于Spark Streaming具有连续7*24小时不间断运行的特征，
     * 所有需要再Drver重新启动后继续上的状态，此时的状态恢复需要基于曾经的Checkpoint）
     * 
     * 
     * 2.在一个SparkStreaming应用程序中可以有多个SparkStreamingContext对象，使用下一个SparkStreaming程序之前
     * 需要把前面正在运行的SparkStreamingContext对象关闭掉，由此，我们获得一个启发：
     * 
     * SparkStreaming框架也 就是Spark Core上的一个应用程序。
     * 只不过需要Spark工程师写业务逻辑代码。
     * 所以要掌握好Spark，学好SparkStreaming 就行了。
     * 
     * java虚拟机在os角度上看就是一个简单的c。c++应用程序。
     * 
     * 这里可以用工厂方法创建ssc
     * 
     * 
     */
    JavaStreamingContext jsc = new  JavaStreamingContext(conf,Durations.seconds(5));

第三步,创建Spark Streaming输入数据来源:

我们将数据来源配置为本地端口9999（注意端口要求没有被占用）:

/**
     * 第三步：创建Spark Streaming 输入数据来源：input Stream
     * 1.数据输入来源可以基于File、HDFS、Flume、Kafka、Socket
     * 
     * 2.在这里我们指定数据来源于网络Socket端口,
     * Spark Streaming连接上该端口并在运行的时候一直监听该端口的数据（当然该端口服务首先必须存在，并且在后续会根据业务需要不断的有数据产生）。
     * 
     * 有数据和没有数据 在处理逻辑上没有影响（在程序看来都是数据）
     * 
     * 3.如果经常在每间隔5秒钟 没有数据的话,不断的启动空的job其实是会造成调度资源的浪费。因为 并没有数据需要发生计算。
     * 所以企业级生产环境的代码在具体提交Job前会判断是否有数据，如果没有的话，就不再提交Job；
     * 
     * 
     */
    JavaReceiverInputDStream<String>  lines = jsc.socketTextStream("Master", 9999);

第四步：我们就像对RDD编程一样，基于DStream进行编程，原因是DStream是RDD产生的模板，在Spark Streaming发生计算前，其实质是把每个Batch的DStream的操作翻译成为了RDD操作。DStream对RDD进行了一次抽象。如同DataFrame对RDD进行一次抽象。JavaRDD —-> JavaDStream

1、flatMap操作：
JavaDStream<String> words =  lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {

        @Override
        public Iterable<String> call(String line) throws Exception {
            // TODO Auto-generated method stub
            return Arrays.asList(line.split(" "));
        }
    });
2、 mapToPair操作：
JavaPairDStream<String, Integer> pairs = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {

        /**
         * 
         */
        private static final long serialVersionUID = 1L;

        @Override
        public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception {
            // TODO Auto-generated method stub
            return new Tuple2<String,Integer>(word,1);
        }
    });
3、reduceByKey操作：
JavaPairDStream<String, Integer>  wordsCount = pairs.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {

        @Override
        public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
            // TODO Auto-generated method stub
            return v1 + v2;
        }
    });
4、print等操作：
/**
     * 此处的print并不会直接触发Job的执行，因为现在的一切都是在Spark Streaming框架的控制之下的。
     * 具体是否真正触发Job的运行是基于设置的Duration时间间隔的触发的。
     * 
     * 
     * Spark应用程序要想执行具体的Job对DStream就必须有output Stream操作。
     * ouput Stream 有很多类型的函数触发,类print、savaAsTextFile、saveAsHadoopFiles等，最为重要的是foreachRDD，因为Spark Streamimg处理的结果一般都会
     * 放在Redis、DB、DashBoard等上面，foreachRDD主要
     * 就是用来 完成这些功能的，而且可以随意的自定义具体数据放在哪里。
     * 
     */
    wordsCount.print();

    jsc.start();

    jsc.awaitTermination();
    jsc.close();
温馨提示：

除了print()方法将处理后的数据输出之外，还有其他的方法也非常重要，在开发中需要重点掌握，比如SaveAsTextFile,SaveAsHadoopFile等，最为重要的是foreachRDD方法，这个方法可以将数据写入Redis,DB,DashBoard等，甚至可以随意的定义数据放在哪里，功能非常强大。

二、Scala方式开发

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.streaming.Seconds
import org.apache.spark.storage.StorageLevel

/**
 * @author lxh
 */
object WordCountOnline {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    /**
   * 创建SparkConf
   */
  val conf =  new SparkConf().setMaster("spark：//Master:7077").setAppName("wordcountonline")

  val ssc  = new StreamingContext(conf,Seconds(1))

  val lines = ssc.socketTextStream("Master", 9999, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)

  /**
   * 按空格分割
   */
  val words = lines.flatMap { line => line.split(" ") }

  /**
   * 把单个的word变成tuple
   */
  val wordCount  = words.map { word => (word,1) }

  /**
   * (key1,1) (key1,1)
   * key相同的累加。
   */
  wordCount.reduceByKey(_+_)

  wordCount.print()
  ssc.start()

  /**
   * 等待程序结束
   */
  ssc.awaitTermination()
  ssc.stop(true)

  }
}