# 如何实现“dstream arm”在K8S中
作为一名经验丰富的开发者，我将会向你介绍如何在K8S中实现“dstream arm”。首先，我们需要了解一下整个过程的流程，然后逐步进行代码实现。
### 步骤概述
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建一个Kubernetes集群 |
| 步骤二 | 部署DStream并配置ARM架构 |
| 步骤三 |
原创
2024-05-27 11:44:02
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1. RDD队列（了解）测试过程中，可以通过使用ssc.queueStream(queueOfRDDs)来创建DStream，每一个推送到这个队列中的RDD，都会作为一个DStream处理。案例object SparkStreaming02_RDDQueue {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建配置文件对象
val con
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2021-03-09 19:54:43
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# 深入了解Spark DStream
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的快速通用引擎，它提供了高效的数据处理能力和支持多种数据处理方式的API。在Spark中，有一个非常重要的概念就是DStream（Discretized Stream），它是Spark Streaming的核心抽象，用于处理实时流数据。
## 什么是Spark DStream？
DStream是一个连续的
原创
2024-07-11 05:51:40
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一.DStreams【离散流】 DStreams或离散流是Spark Streaming提供的基本抽象。它表示连续的数据流，可以是从源接收的输入数据流，也可以是通过转换输入流生成的已处理数据流。在内部，DStream由一系列连续的RDD表示，这是Spark对不可变的分布式数据集的抽象。DStream中的每个RDD都包含来自特定间隔的数据，如下图所示： 在DStream上执行的任何操作都
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2023-07-11 10:43:39
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# Spark DStream 面试实现流程
## 整体流程
下面是实现 "spark DStream" 的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(创建SparkContext)
B(创建StreamingContext)
C(创建DStream)
D(对DStream进行操作)
E(启动StreamingContext)
原创
2023-12-15 05:16:02
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Discretized Stream是Spark Streaming的基础抽象，代表持续性的数据流和经过各种Spark原语操作后的结果数据流。在内部实现上，DStream是一系列连续的RDD来表示。每个RDD含有一段时间间隔内的数据，如下图：对数据的操作也是按照RDD为单位来进行的计算过程由Spark engine来完成...
原创
2022-03-24 09:44:27
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即，中文叫做，Spark Streaming提供的一种高级抽象，代表了一个持续不断的数据流。DStream可以通过输入数据源来创建，比的每个RDD都包含了一个时间段内的数据。
原创
精选
2024-04-27 19:06:59
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从上一篇文章(HDFS客户端文件写操作---概述)的示例代码中可以看到，先创建FileSytem类对象(其实这个对象就是DistributedFileSystem类对象，DistributedFileSystem类是FileSytem类的子类)，我们从FileSytem类的get函数开始，该函数有两个，代码如下：/** Returns the FileSystem for this URI's s
详细说说direct dstream
原创
2021-07-27 09:48:31
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Discretized Stream是Spark Streaming的基础抽象，代表持续性的数据流和经过各种Spark原语操作后的结果数据流。在内部实现上，DStream是一系列连续的RDD来表示。每个RDD含有一段时间间隔内的数据，如下图：对数据的操作也是按照RDD为单位来进行的计算过程由Spark engine来完成...
原创
2021-07-07 10:48:54
221阅读
DStream上的原语与RDD的类似，分为Transformations（转换）和Output Operations（输出）两种，此外转换操作中还有一
原创
2022-11-11 10:49:27
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目录1 DStream 是什么2 DStream Operations2.1 函数概述2.2 转换函数：transform2.3 输出函数：foreachRDD 1 DStream 是什么SparkStreaming模块将流式数据封装的数据结构：DStream（Discretized Stream，离散化数据流，连续不断的数据流），代表持续性的数据流和经过各
原创
2021-08-26 23:34:39
385阅读
1 WordCount案例实操1．需求：使用netcat工具向9999端口不断的发送数据，通过SparkStreaming读取端口数据并统计不同单词出现的次数2．添加依赖<dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming_2.11<
原创
2022-11-11 10:33:55
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Spark Streaming原生支持一些不同的数据源。一些“核心”数据源已经被打包到Spark S
原创
2022-11-11 10:53:12
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目录DStream转换1、无状态转换2、有状态转换2-1、updateStateByKey2-2、Window OperationsDStream转换 DStream上的原语与RDD的类似，分为Transformations（转换）和Output Operations（输出）两种，此外转换操作中还有一些比较特殊的原语，如：...
原创
2022-05-16 09:33:37
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根本:详解receiverbasedDstream深圳浪尖浪尖聊大数据使用注意事项receiver会像正常task一样，由driver调度到executor，并占用一个cpu，与正常task不同，receiver是常驻线程receiver个数KafkaUtils.createStream调用次数决定，调用一次产生一个receiveraltopicMap=Map("page_visits&
原创
2021-03-18 23:57:52
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必读，spark streaming的基石-receiver based dstream。
原创
2021-07-27 09:46:51
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# Spark DStream 打印一行: 科普与实践
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，其中 Spark Streaming 允许实时处理数据流。在 Spark Streaming 中，DStream（离散数据流）是一个核心概念。DStream 将实时数据表示为连续的 RDD（弹性分布式数据集），并提供丰富的操作接口来处理这些数据。在处理实时数据流时，打印数据是一个常见的需
Spark Steaming一、流计算概述二、Spark Streaming三、DStream四、文件流操作五、套接字流参考 一、流计算概述静态数据、流数据特点 实时处理、主动推送 大量、快速、时变、持续到达 低延迟、可扩展、高可靠二、Spark Streaming模仿流计算 Spark是以线程级别并行，实时响应级别高 可以实现秒级响应，变相实现高效的流计算 Spark Streaming是一个
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2023-08-15 21:08:47
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DStream1.1基本说明1.1.1 DurationSpark Streaming的时间类型，单位是毫秒；生成方式如下：1）new Duration(milli seconds)输入毫秒数值来生成；2）seconds(seconds)输入秒数值来生成；3）Minutes(minutes)输入分钟数值来生成；1.1.2 slideDuration/** Time interval after w
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2015-04-04 10:15:00
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