SparkStreaming读取Kafka 0.10.x的Json数据存储到Hbase数据是JSON格式的字符串,使用隐式转换,转成对象,然后存储Hbasepackage com.xxx.sparkStreaming
import java.util.Date
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoo
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2023-05-26 09:26:19
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一般我们使用SparkStreaming消费kafka数据，获取到数据后解析，使用JDBC的方式写入数据库，如下所示。 以上的方式没什么毛病，但是当我们消费的kafka数据类型比较多样的时候，我们需要对每一类的kafka数据都要解析一遍，才能使用jdbc写入数据库。而我们如果使用sparkSQL的话，则会简单很多，于是想到了以下这种方式，同时使用了SparkStreaming和SparkSQL，S
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2023-06-12 15:07:21
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方法1：在foreachRDD之前，就是streams之后过滤 我取的是type值为null（不是"null"）的数据val sv= stream.map(_.value())
.filter(jd => {
val json1 = jd.substring(0, jd.lastIndexOf("}")+1)
JSON.parseObje
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2023-06-11 19:12:25
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SparkStreaming简单介绍流式数据处理（stream processing）
要处理的数据就像流水一样，源源不断的产生数据，需要实时进行处理
对SparkCore的高级API的封装，将流式的数据切分为小的批次batch（按照时间间隔）的数据，然后使用SparkCore进行处理
返回数据集合类型：DStream集合，List<RDD>
StreamingContext:上下文对
SparkStreaming 解析Kafka JSON格式数据版本说明：Spark 2.3.0Kafka 2.11-2.0.0前言在项目中，SparkStreaming整合Kafka时，通常Kafka发送的数据是以JSON字符串形式发送的，这里总结了五种SparkStreaming解析Kafka中JSON格式数据并转为DataFrame进行数据分析的方法。需求：将如下JSON格式的数据转成如下所示
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2023-06-12 13:35:39
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输出操作允许DStream的操作推到如数据库、文件系统等外部系统中。本文主要以举例的方式讲述Spark Streaming常用的输出。
介绍Spark Streaming的特点、概念及常用的实时计算引擎的对比，讲述Spark Streaming内部结构，StreamingContext对象创建的两种方式，离散流DStream及窗口。
本文从3方面介绍在生产中常用的Spark Streaming调优方式，减少批数据的执行时间（数据并行接受、数据并行处理、数据序列化），设置合理的批容量以及内存参数调优。
Spark Streaming 是spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。比如生产环境中的网页服务器日志，或者网络服务中用户提交的状态更新组成的消息队列，都是数据流。Spark Streaming提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的RDD API高度对应。这样一来，程序员编写应用时的学习门槛得以降低，无论是操作内存或硬盘中的数据，还是操作实时数据流，程序员都更能应对自...
原创
2022-03-15 14:06:35
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Spark Streaming 是spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。比如生产环境中的网页服务器日志，或者网络服务中用户提交的状态更新组成的消息队列，都是数据流。Spark Streaming提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的RDD API高度对应。这样一来，程序员编写应用时的学习门槛得以降低，无论是操作内存或硬盘中的数据，还是操作实时数据流，程序员都更能应对自...
原创
2021-08-04 13:56:31
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Spark Streaming 是个批处理的流式（实时）计算框架。其基本原理是把输入数据以某一时间间隔批量的处理，当批处理间隔缩短到秒级
使用Spark Streaming统计HDFS文件的词频Demo02_HDFSWordCountpackage cn.kgc.s
原创
2022-11-02 14:52:26
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package com.shujia.spark.streaming import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} import org. ...
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2021-07-25 16:54:00
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JACKSON处理JSON的一些常见使用 2013年11月18日
Jackson是一个功能强大的Java串行化库。除了支持常用的json，同时还支持Smile，BSON，XML，CSV，YAML。
接下来就介绍一些处理json时常见的使用场景，文中的例子都是在1.9版本下运行的。Jackson的json库提供了3种API：Streaming API ： 性能最好Tree Mod
与RDD类似，DStreams还允许开发人员将流数据保留在内存中。也就是说，在DStream上调用persist() 方法会自动将该DStream的每
本期内容：1. Spark Streaming架构 2. Spark Streaming运行机制 Spark大数据分析框架的核心部件： spark Core、spark Streaming流计算、GraphX图计算、MLlib机器学习、Spark SQL、Tachyon文件系统、SparkR计算引擎等主要部件. Spark&n
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