spark3.0教程：Streaming案例：过滤黑名单-马育民老师

# 先启动服务器端

```
nc -l -p 8888
```

# 代码

```
package top.malaoshi.blacklist

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

object Main {

def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 需要过滤的黑名单，为true表示拦截；为false或没在列表中，都会被放行
    val bl = Array(("Jim", true), ("hack", true))

val sc = new SparkConf().setAppName("blacklist").setMaster("local[*]")
    // 创建 StreamingContext,设置每2秒刷新一次
    val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(2))
    // 设置并行度为3
    val blRdd = ssc.sparkContext.parallelize(bl, 3)
    // 返回ReceiverInputDStream，设置主机名,端口号.
    val st = ssc.socketTextStream("localhost", 8888)
    // 对输入数据进行转换,(id,user) => (user, id user) ,以便对每个批次RDD,与之前定义好的黑名单进行leftOuterJoin操作.
    val users = st.map { l => (l.split(" ")(1), l) }
    // 输入0003 hack，打印 (hack,0003 hack)
    users.print()
    // 调用左外链接操作leftOuterJoin , 进行黑名单匹配,过滤掉.
    val validRddDS = users.transform(ld => {
      System.out.print("ld----")
      ld.foreach(println) // ld 就是 (hack,0003 hack)
      // ljoinRdd的值：能关联上，结果：(hack,(0003 hack,true))；关联不上，结果：(tom,(0001 tom,None))
      val ljoinRdd = ld.leftOuterJoin(blRdd)
      System.out.print("查看ljoinRdd--")
      ljoinRdd.foreach(println)
      val fRdd = ljoinRdd.filter(t => {
        // 能关联上，结果：(hack,(0003 hack,true)) -- t._2._2 的结果 true，getOrElse(false) 返回 true
        // 关联不上，结果：(tom,(0001 tom,None)) -- t._2._2 返回 None，getOrElse(false) 返回 false
        if (t._2._2.getOrElse(false)) {
          false // 被过滤，不会继续往下执行
        } else {
          true // 会继续往下执行
        }
      })
      // t的值 都是能关联上，即：(hack,(0003 hack,true)) ，重新组织数据，返回 00003 hack，与输入数据格式相同
      val validRdd = fRdd.map(t => t._2._1)
      validRdd
    })
    // 打印白名单
    validRddDS.print()
    // 执行
    ssc.start()
    // 等待完成
    ssc.awaitTermination
  }
}

```

原文出处：https://malaoshi.top/show_1GW2NS37ejI5.html