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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# 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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一、Stream概述 Stream实际上是Oracle 的消息队列(也叫Oracle Advanced Queue)技术的一种扩展应用，Oracle 的消息队列是通过发布/订阅的方式来解决事件管理。从专业的角度来讲，在Stream 环境下， 复制的起点数据库叫作Source Database(源数据库)， 复制的终点数据库叫作Targ
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2024-09-05 12:35:09
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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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精选
2024-04-27 19:06:59
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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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### 将DStream写入到MySQL数据库中
作为一名经验丰富的开发者，你可以通过以下步骤教导新手如何实现将DStream写入到MySQL数据库中。
#### 整体流程
下面是将DStream写入到MySQL数据库中的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 创建MySQL连接 |
| 步骤二 | 将DStream转换为DataFram
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2024-05-10 06:03:37
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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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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 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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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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文章目录一、Spark概述1、概述2、Spark特点二、Spark角色介绍及运行模式1、集群角色2、运行模式三、Spark集群安装1.Local模式1.下载文件2.解压缩3、修改配置文件4.配置环境变量5.启动服务6.启动客户端2.Standalone模式1.停止服务2.修改配置文件spark-env.sh3.修改配置文件workers4、将配置好后的spark-3.1.2安装包分发到其他节点5
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2024-03-12 13:29:30
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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：...
原创
2022-05-16 09:33:37
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Spark SQL 和 DataFramesSpark SQL 是 Spark 内嵌的模块，用于结构化数据。在 Spark 程序中可以使用 SQL 查询语句或 DataFrame API。DataFrames 和 SQL 提供了通用的方式来连接多种数据源，支持 Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON、和 JDBC，并且可以在多种数据源之间执行 join 操作。Spark S
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2024-02-23 11:26:10
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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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文章目录基础转换操作窗口转换操作输出操作将结果输出到Mysql中连接池工具join操作基础转换操作map,flatMap,filter,repairtition.union,co
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2021-05-31 17:14:04
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m的本质DStream(Discretized Stream)是Spark Streaming提供的基本数据抽象。它表示一个连续的数据流，可以是从源接收到的输入数据流，也可以是通过转换输入流生成的已处理数据流。DStream由一系列连续的RDD表示，每个RDD都包含来自特定间隔的数据，如下图所示。SparkStreaming对流数据按照秒/分等时间间隔进行微批划
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2022-11-02 14:53:50
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