目录1 Spark Streaming 不足2 Structured Streaming 概述2.1 模块介绍2.3 编程模型3 入门案例:WordCount3.1 功能演示3.2 Socket 数据源3.3 Console 接收器3.4 编程实现4 DataStreamReader 接口5 文件数据源6 Rate source1 Spark Streaming 不足Apache Spark在20
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2023-07-18 22:53:53
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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
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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)
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2023-12-15 05:16:02
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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。
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2024-04-27 19:06:59
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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
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2021-08-26 23:34:39
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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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1 spark streaming 程序代码实例代码如下:1.
2. object OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB {
3. def main(args: Array[String]){
4. conf = new SparkConf() //创建SparkConf对象
5. //设置应用程序的名称,在程序运行的监控界面可以看到名
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2023-08-03 21:49:00
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spark 流计算 join 水印 窗口 spark structured streaming
spark 结构化流 join 连接结构化流支持将流dataset/DataFrame与静态dataset/DataFrame,或者另一个流数据集-DataFrame连接起来。流式连接的结果是增量生成的,与流式聚合(streamin
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2023-07-11 10:44:26
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Spark的算子分类:从大方向说,Spark算子大致可以分为以下两类:(1)Transformation变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,这种算子是延迟执行的,也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的转换操作不是马上执行,需要等到有Action操作的时候才会真正触发。(2)Action行动算子:这类算子会触发SparkContext提交job作业,并将数据输出到Spark系统。从小方向说
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2023-09-15 12:58:49
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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<
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2022-11-11 10:33:55
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大家好,我是不温卜火,是一名计算机学院大数据专业大二的学生,昵称来源于成语—不温不火,本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白,博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程,另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。但由于水平有限,博客中难免会有一些错误出现,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!
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2022-02-15 10:16:55
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大家好,我是不温卜火,是一名计算机学院大数据专业大二的学生,昵称来源于成语—不温不火,本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白,博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程,另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。但由于水平有限,博客中难免会有一些错误出现,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!暂时只有csdn这一个平台,
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2021-09-03 14:37:05
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Spark Streaming
Spark Streaming简介Spark Streaming是Spark为了处理实时流数据而设计的模型,允许基于批处理API进行对实时流数据进行处理。Spark Streaming使用离散化流(discretized stream)作为抽象表示,叫做DStream。类似于Spark中的RDD,用于存储实时流数据。DStream是将实时流数据分批整合成RDD,是R
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2023-11-10 13:43:30
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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:...
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2022-05-16 09:33:37
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2021-09-03 14:32:57
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2022-02-06 13:58:08
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Spark Core面试篇011、Spark master使用zookeeper进行HA的,有哪些元数据保存在Zookeeper?答:spark通过这个参数spark.deploy.zookeeper.dir指定master元数据在zookeeper中保存的位置,包括Worker,Driver和Application以及Executors。standby节点要从zk中,获得元数据信息,恢复集群运行
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2023-09-08 13:17:23
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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体系除其spark core外,还有spark streaming实时计算、spark SQL结构化数据、MLib机器学习、GraphX图计算四大组件。其中spark streaming用对数据按时间分片的方式,来实现近似的流计算,我们在项目中用来对日志数据进行处理。问题场景由于客观原因,后台系统在记录的日志中有重复数据,重复数据的生成时间一般间隔在1s之内,在spark对日志数据进行消
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2023-07-11 10:43:59
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