Spark流，如何将不同的流合并为一个流

Question

我是新手，现在我想将两个流转换为一起，例如JavaNetworkWordCount 例如，我收到两个不同的流：

JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext("local[2]", "JavaNetworkWordCount",new Duration(1000));
JavaReceiverInputDStream<String> lines1 = jssc.socketTextStream(ip1, port1);
JavaReceiverInputDStream<String> lines2 = jssc.socketTextStream(ip2, port2);
//can I union them like this in one driver program:
JavaDStream<String> words = lines1.union(lines2);
words = lines.flatMap(
  new FlatMapFunction<String, String>() {
    @Override public Iterable<String> call(String x) {
      return Arrays.asList(x.split(" "));
    }
  });
</code>

然后进行其他转换和动作。我测试了它并且失败了。 我曾阅读过spark文档，找不到一个例子。

Answer 1

这是新Kinesis WordCount示例中的一个示例：

Java版本： https://github.com/apache/spark/blob/ae58aea2d1435b5bb011e68127e1bcddc2edf5b2/extras/kinesis-asl/src/main/java/org/apache/spark/examples/streaming/JavaKinesisWordCountASL.java#L130

Scala版本： https://github.com/apache/spark/blob/ae58aea2d1435b5bb011e68127e1bcddc2edf5b2/extras/kinesis-asl/src/main/scala/org/apache/spark/examples/streaming/KinesisWordCountASL.scala#L116

这个想法是创建一个流列表，然后调用ssc.union（list）。 scala版本有点干净，但两者的想法是一样的。