com.zxl.spark2_2.kafka
StreamingKafka8：
SparkStreaming从kafka中读取数据
kafka版本0.8
采取直连方式
StreamingKafka10：
SparkStreaming从kafka中读取数据
kafka版本0.10
采取直连方式
com.zxl.spark2_2.streaming
StreamingToMysql：
SparkStreaming读取数据，存储到Mysql中
com.zxl.spark2_2.structured
JDBCSink：
处理从StructuredStreaming中向mysql中写入数据
MySqlPool：
从mysql连接池中获取连接
StructuredStreamingKafka：
结构化流从kafka中读取数据存储到关系型数据库mysql
目前结构化流对kafka的要求版本0.10及以上
com.zxl.spark2_2.dataset
createDataSet：
DataSet创建的多种方式
basicAction：
DataSet的基本操作
actions：
DataSet的Action操作
1.map操作，flatMap操作
2.filter操作，where操作
3.去重操作
4.加法/减法操作
5.select操作
6.排序操作
7.分割抽样操作
8.列操作
9.join操作
10.分组聚合操作
com.zxl.spark1_6.dataframe
SQLDemo：
从hdfs中读取数据，转化为DataFrame，执行简单操作
com.zxl.spark1_6.elastic
ElasticSpark：
Elasticsearch是一个基于Lucene的实时地分布式搜索和分析引擎。
设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
com.zxl.spark1_6.flume
FlumePushWordCount：
flume向spark发送数据
添加三个jar包
- commons-lang3-3.3.2.jar
- scala-library-2.10.5.jar
- spark-streaming-flume-sink_2.10-1.6.1.jar
打成jar包上传到集群中运行
集群命令如下：
bin/spark-submit --master spark://node1:7077 --class com.zxl.spark1_6.flume.FlumePushWordCount /jar/____.jar 192.168.13.131 8888
com.zxl.spark1_6.jedis
JedisConnectionPool：
获得Jedis连接，进行简单操作
com.zxl.spark1_6.kafka
DirectKafkaWordCount：
Spark Streaming维护偏移量相关的信息，实现零数据丢失，保证不重复消费
采用直连的方式有一个缺点，就是不再向zookeeper中更新offset信息。
因此，在采用直连的方式消费kafka中的数据的时候，大体思路是首先获取保存在zookeeper中的偏移量信息，
根据偏移量信息去创建stream，消费数据后再把当前的偏移量写入zookeeper中
在2.0以前的版本中KafkaManager这个类是private权限，需要把它拷贝到项目里使用。
org.apache.spark.streaming.kafka
KafkaWordCount：
从集群中的kafka读取数据操作
运行时参数：
node1:2181,node2:2181,node3:2181 g1 test 2
其中g1为组名，此处随意写，test为topic名，kafka中的topic名要一致
集群命令(需先启动完成)：
1.启动kafak
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties > /dev/null 2>&1 &
2.创建topic
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic test
3.向topic中添加数据
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
com.zxl.spark1_6.my_partitioner
UrlCountPartition：
自定义分区
数据格式(时间点 url地址)，例如：
20160321101954 http://net.zxl.cn/net/video.shtml
处理成数据(k, v)
对于数据(k, v)
重写自己的 partitioner
com.zxl.spark1_6.my_sort
CustomSort：自定义排序
com.zxl.spark1_6.mysql
JdbcRDDDemo：简单连接数据库操作
com.zxl.spark1_6.simple
AdvUrlCount：
读取文本内容,根据指定的学科, 取出点击量前三的
文本内容为某广告链接点击量，格式为：(时间点 某学科url链接)
举例：(20160321101957 http://net.zxl.cn/net/course.shtml)
IpDemo：
数据格式如下：
(1.0.1.0|1.0.3.255|16777472|16778239|亚洲|**|福建|福州||电信|350100|China|CN|119.306239|26.075302)
根据ip地址转换为数字，从数据集中找出详细信息.
为了简化查找速率，采用二分查找.
UserLocation：
根据日志统计出每个用户在站点所呆时间最长的前2个的信息
日志内容格式为(手机号,时间点,基站站点,事件类型),事件类型为1时是进入基站,0是出基站。
1, 先根据"手机号_站点"为唯一标识, 算一次进站出站的时间, 返回(手机号_站点, 时间间隔)
2, 以"手机号_站点"为key, 统计每个站点的时间总和, ("手机号_站点", 时间总和)
3, ("手机号_站点", 时间总和) --> (手机号, 站点, 时间总和)
4, (手机号, 站点, 时间总和) --> groupBy().mapValues(以时间排序,取出前2个) --> (手机->((m,s,t)(m,s,t)))
WordCount：
简单WordCount实现
集群上执行示例，指定相关配置
bin/spark-submit --master spark://node1:7077 --class com.zxl.spark1_6.simple.WordCount --executor-memory 512m --total-executor-cores 2 /opt/soft/jar/hello-spark-1.0.jar hdfs://node1:9000/wc hdfs://node1:9000/out
com.zxl.spark1_6.streaming
LoggerLevels：
设置打印的log的级别
StateFulWordCount：
Spark Streaming累加器操作（updateStateByKey)
StreamingWordCount：
通过SparkStreaming简单实现WordCount
WindowOpts：
SparkStreaming窗口函数的实现
org.apache.spark.streaming.kafka
KafkaManager：
SparkStreaming直连kafka获取数据，自己编写偏移量offset，用于spark2.0以前