参考致谢：

https://www.bilibili.com/video/BV1Xz4y1m7cv?from=search&seid=4155013264152072680&spm_id_from=333.337.0.0

一、使用Java语言开发sparkstreaming完成WordCount

package Test;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;

public class Test31 {
    /**
     * 使用Java语言开发sparkstreaming完成WordCount
     */
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //0.TODO 准备环境
        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaSparkDemo").setMaster("local[*]");
//        JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);
//        jsc.setLogLevel("WARN");

        JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.seconds(5));
        //1.TODO 加载数据
        JavaReceiverInputDStream<String> lines = jssc.socketTextStream("node1", 9999);
        //2.TODO 处理数据-WordCount
        JavaPairDStream<String, Integer> result = lines.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(",", -1)).iterator())
                .mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1))
                .reduceByKey((a, b) -> a + b);
        //3.TODO 输出结果
        result.print();
        //4.TODO 启动并等待停止
        jssc.start();
        jssc.awaitTermination();

        //nc -lk 999
    }

}

二、使用Java语言开发SqarkSQL完成WordCount

package TTest;


import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import static org.apache.spark.sql.functions.col;
import java.util.Arrays;

public class TTest32 {
    /**
     * 使用Java语言开发sparkstreaming完成WordCount
     */
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //0.TODO 准备环境
        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("JavaSparkDemo").master("local[*]").getOrCreate();
        spark.sparkContext().setLogLevel("Warn");
        //1.TODO 加载数据
        Dataset<String> ds = spark.read().textFile("");
        //2.TODO 处理数据-WordCount
        Dataset<String> wordsDS = ds.flatMap((String line) -> Arrays.asList(line.split(" ")).iterator(), Encoders.STRING());
        //TODO====SQL
        wordsDS.createOrReplaceGlobalTempView("t_word");
        String sql="select value,count(*) as counts"+
                "from t_word"+
                "group by value"+
                "order by counts desc";
        spark.sql(sql).show();
        //TODO ====DSL
/*        Dataset<Row> temp = wordsDS.groupBy("value")
                .count();
        temp.orderBy(temp.col("count").desc()).show();*/
wordsDS.groupBy("value")
        .count()
        .orderBy(col("count").desc()).show();
        //3.TODO 输出结果

       //4.TODO 启动并等待停止
        spark.stop();
        //nc -lk 999
    }
}

三、使用Java语言开发SparkMlLib-线性回归算法-房价预测案例

package TTest;

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQueryException;


public class TTest34 {
    /**
     * 使用Java语言开发SparkMlLib-线性回归算法-房价预测案例
     */
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, StreamingQueryException {
        //0.TODO 准备环境
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("JavaSparkDemo")
                .master("local[*]")
                .getOrCreate();
        spark.sparkContext().setLogLevel("WARN");
        //TODO 1.加载数据
        Dataset<Row> homedata = spark.read()
                .format("csv")
                .option("sep", "|")//指定分隔符
                .option("header", "true")//是否有表头
                .option("inferSchema", "true")//是否自动推断约束
                .load("TTest/homeprice.data");
        homedata.printSchema();
        homedata.show();
        //TODO 2.特征处理
        //特征选择
        Dataset<Row> featuredDF = homedata.select("sqFt", "age", "ares", "price");
        //特征向量化
        new VectorAssembler
        //TODO 3.数据集划分0.8训练集/0.2测试集
        Dataset<Row>[] arr=vectorDF.randomSplit(new double[]{0.8,0.2},100);
        Dataset<Row> trainSet=arr[0];
        Dataset<Row> testSet=arr[1];

        //TODO 4.使用训练集训练线性回归模型
        LinearRegressionModel model=new LinearRegression()
                .setFeaturesCol("features")//设置特征列
                .setLabelCol("price")//设置标签列(数据中已经标记好的原来的价格)
                .setPredictionCol("predict_price")//设置预测列（后续做预测时预测的价格）
                .setMaxIter(10)//最大迭代次数
                .fit(trainSet);//使用训练集进行训练
        //TODO 5.使用测试集队模型进行测试
        Dataset<Row> testResult=model.transform(testSet);
        testResult.show();
        //TODO 6.计算误差rmse均方误差
        double rmse=RegressionEvaluator evaluator=new RegressionEvaluator()//创建误差评估器
                .setMetricName("rmse")//设置要计算的误差名称，均方根误差（sum({y-y')^2)/n)^0.5
                .setLabelCol("price")//设置真实值是哪一列
                .setPredictionCol("predict_price")//设置预测值是哪一列
                .evaluator.evaluate(testResult);//对数据中的真实值和预测值进行误差计算
        System.out.println("rmse为："+rmse);

        //TODO 7.模型保存（save）方便后续使用（load）
        //model.save(path);//后续使用
        //LinearRegressionModel lmodel=LinearRegressionModel.load(path);//后续使用
        //TODO 8.关闭资源
        spark.stop();


    }
}