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chapter3/3.1Spark结构化流快速入门.md

@@ -21,7 +21,7 @@ spark = SparkSession \
     .getOrCreate()
 ```
 
-接下来，让我们创建一个流数据框架，该数据框架表示从侦听localhost：9999的服务器接收的文本数据，并转换该数据框架以计算字数。
+接下来，让我们创建一个流数据框架，该数据框架表示从侦听`localhost：9999`的服务器接收的文本数据，并转换该数据框架以计算字数。
 ```
 lines = spark \
     .readStream \
@@ -41,9 +41,9 @@ words = lines.select(
 wordCounts = words.groupBy("word").count()
 ```
  
-此lines DataFrame表示一个包含流文本数据的无界表。该表包含一列名为“值”的字符串，流文本数据中的每一行都成为表中的一行。请注意，由于我们正在设置转换，并且尚未开始转换，因此当前未接收到任何数据。接下来，我们使用了两个内置的SQL函数-split和explode，将每一行拆分为多行，每行各有一个单词。另外，我们使用函数alias将新列命名为“ word”。最后，我们wordCounts通过对数据集中的唯一值进行分组并对其进行计数来定义DataFrame。请注意，这是一个流数据帧，它表示流的运行字数。
+此 lines DataFrame 表示一个包含流文本数据的无界表。该表包含一列名为“值”的字符串，流文本数据中的每一行都成为表中的一行。请注意，由于我们正在设置转换，并且尚未开始转换，因此当前未接收到任何数据。接下来，我们使用了两个内置的 SQL 函数`split`和`explode`，将每一行拆分为多行，每行各有一个单词。另外，我们使用函数`alias`将新列命名为'word'。最后，我们 `wordCounts` 通过对数据集中的唯一值进行分组并对其进行计数来定义 DataFrame 。请注意，这是一个流数据帧，它表示流的运行字数。
 
-现在，我们对流数据进行了查询。剩下的就是实际开始接收数据并计算计数了。为此，我们将其设置outputMode("complete")为在每次更新计数时将完整的计数集（由指定）打印到控制台。然后使用开始流计算start()。
+现在，我们对流数据进行了查询。剩下的就是实际开始接收数据并计算计数了。为此，我们将其设置`outputMode("complete")`为在每次更新计数时将完整的计数集（由指定）打印到控制台。然后使用开始流计算`start()`。
 
 ```
  # Start running the query that prints the running counts to the console
@@ -56,7 +56,7 @@ query = wordCounts \
 query.awaitTermination()
 ```
 
-执行此代码后，流计算将在后台开始执行。该query对象是该活动流查询的句柄，可以使用它来终止查询，awaitTermination()用来防止在该查询处于活动状态时退出该过程。
+执行此代码后，流计算将在后台开始执行。该 query 对象是该活动流查询的句柄，可以使用它来终止查询，`awaitTermination()`用来防止在该查询处于活动状态时退出该过程。
 
 要实际执行此示例代码，你还需要通过使用以下命令将 Netcat（在大多数类Unix系统中找到的一个小实用程序）作为数据服务器运行。
 ```
@@ -65,7 +65,7 @@ apache spark
 apache hadoop
 ```
 
-示例代码侦听localhost：9999的服务器输出如下：
+示例代码侦听`localhost：9999`的服务器输出如下：
 ```
 -------------------------------------------
 Batch: 0

chapter3/3.2对飞机的点击次数实时统计.md

@@ -28,7 +28,7 @@ $ cd zookeeper-3.4.6
 $ mkdir data
 ```
 
-使用命令vi “conf/zoo.cfg"打开名为 conf/zoo.cfg 的配置文件，并将所有以下参数设置为起点。
+使用 vi  命令打开名为 conf/zoo.cfg 的配置文件，并将所有以下参数设置为起点。
 ```
 $ vi conf/zoo.cfg
 tickTime=2000
@@ -151,7 +151,7 @@ df = spark \
   .load()
 ```
 
-创建临时表，通过 sparksql 统计流文本数据中相同名称飞机的出现次数，并按照降序排序。
+创建临时表，通过 Sparksql 统计流文本数据中相同名称飞机的出现次数，并按照降序排序。
 
 ```
 #通过`DataFrame`创建`planeNumber`表
@@ -160,9 +160,10 @@ df.createOrReplaceTempView("planeNumber")
 sql=spark.sql("select count(*) num,value from planeNumber   group  by value order by num desc ")
 ```
 
-我们对流数据进行了查询，剩下的就是实际开始接收数据并计算次数了。由于 kafka 只能存一个列值'value'，为此我们要拼接查询结果，把 value 和 num 通过 `_` 拼接在一起，并设置别名 'value',然后我们将其设置outputMode("complete")为在每次更新计数时将完整的结果集（由指定）存到 kafka 的 'jun' 的 Topic 里 。最后使用开始流计算start()。
+我们对流数据进行了查询，剩下的就是实际开始接收数据并计算次数了。由于 kafka 只能存一个列值'value'，为此我们要拼接查询结果，把 value 和 num 通过 `_` 拼接在一起，并设置别名 'value',然后我们将其设置`outputMode("complete")`为在每次更新计数时将完整的结果集（由指定）存到 kafka 的 'jun' 的 Topic 里 。最后使用开始流计算`start()`。
 
 - 每1秒启动一次流式查询,并把最后结果存储到kafka
+
 ```
 query = sql \
     .selectExpr("CONCAT(value,'_',num)as value") \