# Java Spark 流式计算简介
Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理框架，以其快速的计算能力和优雅的编程接口广受欢迎。流式计算（Stream Processing）是 Spark 的一项重要特性，特别在实时数据处理场景中表现突出。本文将以 Java 语言为例，详细介绍如何在 Spark 中进行流式计算，并提供相关代码示例。
## 什么是流式计算？
流式计算是指对不断实
原创
2024-10-17 11:47:36
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阿里云数据事业部强琦为大家带来题为“流式计算的系统设计与实现”的演讲，本文主要从增量计算和流式计算开始谈起，然后讲解了与批量计算的区别，重点对典型系统技术概要进行了分析，包括Storm、Kinesis、MillWheel，接着介绍了核心技术、消息机制以及StreamSQL等，一起来了解下吧。 增量计算和流式计算流式计算流计算对于时效性要求比较严格，实时计算就是对计算的时效性要求比较强。流
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2024-09-18 15:17:24
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Spark流计算概述⼀般流式计算会与批量计算相⽐较。在流式计算模型中，输⼊是持续的，可以认为在时间上是⽆界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是⽆界的。流式计算⼀般对实时性要求较⾼，同时⼀般是先定义⽬标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应⽤于数据。同时为了提⾼计算效率，往往尽可能采⽤增量计算代替全量计算。批量处理模型中，⼀般先有全量数据集，然
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2023-10-03 18:15:58
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目录前言一、创建实体类二、测试数据二、测试方法1、toCollection(collectionFactory)2、toList()3、toSet()4、toMap(keyMapper, valueMapper)5、toMap(keyMapper, valueMapper, mergeFunction)6、toMap(keyMapper, valueMapper, mergeFunctio
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2023-09-23 09:51:26
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# 学习如何实现 Spark SQL 流式计算
在处理大数据时，流式计算是一个非常重要的概念，尤其是在实时数据分析中。Apache Spark 是一个强大的开源大数据处理框架，它支持流式计算。本文将带领你通过实现 Spark SQL 流式计算的步骤，帮助你深入理解这一过程。
## 整体流程
实现 Spark SQL 流式计算的整体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-10-22 04:45:40
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在大数据出现的早期，当时企业或者开发者所注重的都是批量计算，当时对于开发者来说，对于一定量数据的处理，利用普通的程序就可以解决，然而当数据量或者计算量到达一定数量之后，应用程序的计算需要的时间也和数据量一样飞速增长，这个时候仅仅依靠传统的应用程序就遇到的很大的瓶颈，这个时候，一方面通过优化程序内部算法和一些机制等各种底层优化来提高系统性能和处理效率，另一方面是提高硬件的质量，也就是提高服务器的
这篇文章由一次平安夜的微信分享整理而来。在Stuq 做的分享，原文内容。业务场景这次分享会比较实战些。具体业务场景描述：我们每分钟会
原创
2023-08-10 10:41:20
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文章目录一. Overview1.2 Streaming 特点1.3 Spark Streaming架构1.3.2 背压机制1.4 WC案例1.4.2 WC解析1.5 DStream创建1.5.1 RDD队列(queue) Spark官网介绍 一. OverviewSparkStreaming 也是基于Spark core API做的 高宽带 容错的数据流 数据源 & 数据出口如下 事实
学习内容流式计算 Stream，也就是流，也叫做流式计算。利用 Steam ，可以让 java 以声明性地迭代方式处理集合。元素是特定类型的对象，形成一个队列。 Stream并不会存储元素，而是按需计算。流的来源可以是集合，数组 等。两大特征 Pipelining: 中间操作都会返回流对象本身。 这样多个操作可以串联成一个管道， 如同流式风格（fluent style）。 这样做可以对操作进行优化
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2023-10-12 09:33:20
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流式计算简单介绍一下流式计算。流式计算的背景在日常生活中，我们通常会先把数据存储在一张表中，然后再进行加工、分析，这里就涉及到一个时效性的问题。如果我们处理以年、月为单位的级别的数据，那么多数据的实时性要求并不高；但如果我们处理的是以天、小时，甚至分钟为单位的数据，那么对数据的时效性要求就比较高。在第二种场景下，如果我们仍旧采用传统的数据处理方式，统一收集数据，存储到数据库中，之后再进行分析，就可
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2023-11-21 21:18:39
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前提：以下基于 List<Student> 列表进行举例，大家实际使用进行举一反三即可。大同小异，Java8 的流式计算功能很强大，需要大家实际应用中逐渐挖掘更高级的用法。Student 类大致如下：public class Student {
/**
* 学号
*/
private String number;
/**
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2023-08-25 19:28:21
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1 概述java.util.stream.Stream 接口，表示能应用在一组元素上，一次执行的操作序列，也就是可以对一组数据进行连续的多次操作。Stream在使用的时候，需要指定一个数据源，比如 java.util.Collection 的子类， List 或者 Set都可以，但是 Map 类型的集合不支持。Stream是对集合功能的增强，它提供了各种非常便利、高效的聚合操作，可以大批量数据操作
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2023-09-02 07:14:12
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目录1.总章1.1 Spark Streaming 的特点1.2 Spark Streaming 是按照时间切分小批量1.2.1 如何小批量?1.2.2 如何处理数据?1.3 Spark Streaming 是流计算, 流计算的数据是无限的1.4 总结2.DAG 的定义2.1 RDD 和 DStream 的 DAG（有
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2024-07-28 22:23:13
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Stream流式计算什么是StreamStream操作类别中间操作终端操作Stream的特性Stream的创建集合创建流数组创建流静态方法创建Stream.of()Stream.generate()Stream.iterate()stream的使用进行终端操作进行中间操作收集(collect)什么是Stream将对要处理的集合当做数据源，看作一种数据流，在流的过程中，借助stream的API对流
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2023-09-27 09:52:37
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一、什么是Spark Streaming？特点在spark streaming这一块，还是使用scala语言比较好一点，因为Java好多api并没有提供，而scala语言把各个功能的模块的api进行封装好了。Spark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications. spark str
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2024-04-08 09:55:17
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我们都知道，Spark框架在大数据生态当中，是提供离线批处理，同时也支持准实时流处理的一个框架。这对于企业级的数据平台开发建设来说，是非常切合实际的一种选择，低成本，满足多需求数据处理。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Spark Streaming核心原理。Spark Streaming，我们常常指称其为流处理组件，但是从本质上来说，Spark Streaming是Spark核心API
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2024-03-04 21:27:43
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核心 1、Spark Streaming的快速入门 随着大数据的发展，人们对大数据的处理要求也越来越高，与传统的Mapreduce等批处理框架在某些特定领域(如实时用户推荐、用户行为分析)已经无法满足人们对实时性的需求，因此诞生了一批如S4,storm的流式的、实时计算框架，而spark由于其优秀的调度机制，快速的分布式计算能力，能够以极快的速度进行迭代计算。正是由于spark的这些优势，使得s
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2024-02-19 14:42:25
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1. 运行架构SparkStreaming的主要功能包括流处理引擎的流数据接收与存储以及批处理作业的生成与管理，而Spark核心负责处理Spark Streaming发送过来的作用。Spark Streaming分为Driver端和Client端，运行在Driver端为Streaming Context实例。该实例包括DStreamGraph和JobScheduler（包括ReceiveTrack
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2023-10-27 20:26:09
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Spark作为大数据领域受到广泛青睐的一代框架，一方面是相比前代框架Hadoop在计算性能上有了明显的提升，另一方面则是来自于Spark在数据处理上，同时支持批处理与流处理，能够满足更多场景下的需求。今天我们就来具体讲一讲Spark的批处理和流处理两种数据处理模式。从定义上来说，Apache Spark可以理解为一种包含流处理能力的批处理框架。Spark与Hadoop的MapReduce引擎基于各
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2023-10-05 16:12:49
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流式计算的概念 实时获取来自不同数据源的海量数据，进行实时分析处理，获得有价值的信息，一般用于处理数据密集型应用。流式计算属于持续性、低时延、事件驱动型的计算作业。流式计算工作原理1.提交流式计算作业，流式计算作业属于常驻计算服务，必须预先定义好计算逻辑，并提交到流计算系统中，在系统运行期间，流式计算作业的逻辑是不可更改的2.加载流式数据进行流计算，流式计算系统中有多个流
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2023-07-09 13:11:45
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