1. 创建code源文件的文件夹

   终端中输入如下命令

cd /usr/local/spark/mycode		 mkdir streaming cd streaming mkdir -p src/main/scala cd src/main/scala 

  注意：这一步需要提前创建mycode文件夹，否则如果直接全文复制之后回车会导致后面的指令全部无效！

2. 编写WordCount的scala代码

  用vim打开一个scala文件：

vim TestStructuredStreaming.scala 

  在该文件输入以下内容:

import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql.SparkSession  object WordCountStructuredStreaming{  def main(args: Array[String]){      val spark = SparkSession.builder.appName("StructuredNetworkWordCount"). getOrCreate()      import spark.implicits._      val lines = spark.readStream.format("socket").option("host","localhost"). option("port",9999).load()      val words = lines.as[String].flatMap(_.split(" "))      val wordCounts = words.groupBy("value").count()      val query = wordCounts.writeStream.outputMode("complete"). format("console").start()      query.awaitTermination()  } }  

  以上是WordCount的scala代码，阅读代码可以知道这里用的端口是9999，记住它，后面要用。

3. 安装sbt

  sbt是用来打包scala的工具。由于前文并没有讲解sbt 的用法（甚至没教怎么安装orz，感觉是任务书被阉割导致的，实验一的spark安装中包含了这一部分，但很容易被忽略），先补充一下sbt的配置步骤（参考了大数据原理与应用 第十六章 Spark 学习指南 (xmu.edu.cn)）

• 官网下载地址：Download | sbt (scala-sbt.org) 我在这里下载了1.10的tgz版本，方便在linux中解压和安装。

• 下载完成之后，将压缩包解压。利用以下指令直接解压到/usr/local/文件夹中（这样做的前提是命令行在压缩包所在的文件夹处）：

  tar -zxvf sbt-1.10.0.tgz -C /usr/local    # 解压到/usr/local中 

• 在 /usr/local/sbt 中创建 sbt 脚本（vim ./sbt），添加如下内容（记得路径要改成自己的路径）：

  #!/bin/bash SBT_OPTS="-Xms512M -Xmx1536M -Xss1M -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:MaxPermSize=256M" java $SBT_OPTS -jar /usr/local/sbt/bin/sbt-launch.jar "$@" 

• 保存退出后，为./bat文件增加读写权限（注意在对应目录下完成该步骤）：

  chmod u+x ./sbt 

• 最后运行如下命令，检查sbt是否可用：

  ./sbt sbtVersion 

  若结果如下，则可用。

4. 创建bat文件，编辑编译相关内容

• 在/usr/lcoal/spark/mycode/streaming目录下创建simple.sbt文件：

  cd /usr/local/spark/mycode/streaming vim simple.sbt 

• 输入以下内容：

  name := "Simple Project" version := "1.0" scalaVersion := "2.12.17" libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "3.4.3" 

  注意，这里需要指定scala和spark的版本，这是需要和你安装的版本统一的。在上面的配置信息中，scalaVersion用来指定scala的版本，sparkcore用来指定spark的版本，这两个版本信息都可以在之前的启动 Spark shell 的过程中，从屏幕的显示信息中找到。示例如下：

• 执行sbt打包编译:

  cd /usr/local/spark/mycode/streaming /usr/local/sbt/sbt package 

  如果打包编译成功，会显示如下信息：

5. 启动程序

• 启动程序的shell指令（这里也有要注意的，不要直接跟着任务书抄，这里的文件目录和名称是和scala版本有关系的，需要检查你的文件的具体情况）：

cd /usr/local/spark/mycode/streaming /usr/local/spark/bin/spark-submit --class "WordCountStructuredStreaming" ./target/scala-2.12/simple-project_2.12-1.0.jar 

​ 然而如果直接这样执行，会发现出现报错后直接退出。报错信息大致如下：

  这是因为没有启动端口。还记得前文要记住的9999端口吗？现在它有用了。你需要在另外一个命令行（终端）窗口执行下面的指令：

 nc -lk 9999 

  通过这条指令，你成功启动了9999号端口，也就可以在终端输入相关的信息让你的程序来读取和实现功能了。两个终端都不要关闭，接下来回到streaming目录的终端，重新执行启动程序的shell指令：

/usr/local/spark/bin/spark-submit --class "WordCountStructuredStreaming" ./target/scala-2.12/simple-project_2.12-1.0.jar >out.txt 

  “>out.txt"是为了将输出单独放到out.txt文件夹中，方便查看。执行完这条指令后等待命令行的输出显示不再更新，切换到9999端口的终端输入你想检测的内容（以任务书中的”hello world, hello Beijing, hello world“为例），等再一次命令行输出显示不再更新，程序就进行完成了，输出的结果就可以在out.txt中查看了。终端输入待检测内容可以重复进行，直到按下Ctrl+C结束程序。示例输出如下：

  至此，实验二完成:)