Spark Streaming实时数据流处理一、Spark Streaming基础 1、Spark Streaming简介http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.htmlSpark Streaming是核心Spark API的扩展，可实现可扩展、高吞吐量、可容错的实时数据流处理。数据可以从诸如Kafka，Flu
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2024-05-28 19:41:10
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这里写目录标题一、概述1.1 需求分析1.2 需求实现二、实现2.1 几个问题2.1.1 采用什么样的 join2.1.2 缓存数据问题2.2 图示2.3 代码实现2.3.1 样例类2.3.2 前期准备（不重要）2.3.3 逻辑实现 一、概述1.1 需求分析Spark Streaming实现两个流的join操作，如：一个流是订单数据，另一个流是订单详情数据，现需要将两个流按照某个公共字段连接进行
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2024-02-04 06:45:03
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目录一、Spark Streaming 是什么 ?二、Spark Streaming 的特点二、Spark Streaming 架构1. 架构图2. 背压机制 一、Spark Streaming 是什么 ? Spark 流使得构建可扩展的容错流应用程序变得更加容易。Spark Streaming 用于流式数据的处理。Spark Streaming 支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flum
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2023-08-08 07:49:31
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一、Streaming与Flume的联调Spark 2.2.0 对应于 Flume 1.6.0两种模式：1. Flume-style push-based approach：Flume推送数据給StreamingStreaming的receiver作为Flume的Avro agentSpark workers应该跑在Flume这台机器上Streaming先启动，receiver监听Flume pu
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2024-02-06 21:13:03
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Spark（四）— Spark Streaming一.概述二.使用2.1 基础环境 （wordcount测试）2.2 DStream输出2.3 自定义采集器 — 对接Kafka2.4 DStream - 有状态转化2.5 DStream - 无状态操作 Transform2.6 DStream - 无状态操作 join2.7 滑动窗口常用函数2.7.1 window2.7.2 countByWi
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2023-12-12 17:49:39
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一、简介Spark Streaming是一个从各种来源获取实时流数据的框架。它支持的流资包括HDFS、Kafka、Flume以及自定义流等。Spark Streaming操作可以从故障中自动恢复，这对于在线数据处理十分重要。Spark Streaming表示使用离散流（DStream）的流数据，该数据流周期性的创建包含最后一个时间窗口中进入的数据的RDD. Spark Streaing可以与单个程
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2024-06-30 17:40:19
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Spark流计算是Spark核心API的扩展，能为数据流提供可扩展的、高吞吐量、容错的流处理。数据可从多个源输入如Kafka，Flume，Kinesis，或TCP接口，能够使用高层函数的复杂算法来处理如map, reduce, join和window。最后，经处理的数据可推送到文件系统、数据库和面板。事实上，也可以对数据流应用Spark的机器学习和图计算算法。在内部，Spark Streaming
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2023-09-02 13:20:36
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Spark Streaming的流数据处理和分析 Spark读写Kafka一、流是什么二、Spark Streaming1、简介2、流数据处理框架3、内部工作流程三、StreamingContext Spark Streaming读kafa数据1、创建2、入门 Spark Streaming读kafa数据示例无状态流处理有状态流处理四、Spark Streaming 写数据到kafka对Kafk
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2023-11-09 14:52:30
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一、Spark 基础知识1.1 Spark 简介 Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，可用它来完成各种各样的运算，包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等。1.2 核心概念介绍Spark常用术语介绍Application: Spark的应用程序，包含一个Driver program和若干ExecutorSparkContex
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2023-08-13 23:03:10
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自Spark 2.3开始，Spark Structured Streaming开始支持Stream-stream Joins。两个流之间的join与静态的数据集之间的join有一个很大的不同，那就是，对于流来说，在任意时刻，在join的两边（也就是两个流上），数据都是“不完全”的，当前流上的任何一行数据都可能会和被join的流上的未来某行数据匹配到，为此，Spark必须要缓存流上过去所有的输入，以
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2024-08-14 19:44:44
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概述spark stream是对spark核心api的扩展，其有着很好的扩展性，很高的吞吐量以及容错性的动态数据的流式处理过程。数据可以来自不同的数据源，例如Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis, or TCP sockets，一些具有高级功能的复杂的算法，例如map,reduce,join andwindow，可以使用这些算法来进行数据的处理。最
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2023-11-07 15:45:02
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Flink -- Multistream Conversion多流转换概述分流简单实现侧输出流合流UnionConnectJoin -- 基于时间的合流窗口联结 Window Join间隔联结 Interval Join窗口同组联结 Window CoGroup 多流转换概述前面介绍过的操作，无论是简单的转换或者是聚合、窗口计算等，都是基于一条流上的数据进行处理的。但是在实际的开发中，可能存在业
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2024-04-28 22:17:57
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在处理“Spark视频流”问题时，优化和配置的复杂性使我深感其重要性。本文将详细记录解决这一问题的过程，按照环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用的顺序进行。
### 环境准备
为了运行Spark视频流应用，我们需要安装一些前置依赖。以下是我在设置环境时使用的命令。
```bash
# 安装Java
sudo apt-get install openjdk-11-jdk
# Spark 流控：高效处理数据流的艺术
随着大数据时代的到来，实时数据处理变得越来越重要。Apache Spark 作为一个强大的数据处理框架，提供了丰富的工具来处理批处理和流处理任务。在流处理方面，Spark Streaming 是一个强大的模块，但如何有效地控制流量以避免过载和性能瓶颈同样重要，这就是本文要讨论的“流控”。
## 什么是流控
流控（Flow Control）是指在数据
Spark 基本概念MapReduce 存在的缺陷编写难度大不能很好充分利用系统内存一个作业多个MR任务嵌套不友好（每一个task都是jvm进程级别创建销毁开销都很大、每一次都要涉及磁盘或dfs或db和网络 的IO)（期望以pipeline 流水线的方式从头到尾）只能离线处理数据处理读数据（read）–> 规整（ETL）–> 写(write)将业务系统的数据经过抽取（Extract）、
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2024-01-13 07:24:34
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# 如何实现Java Spark流
## 步骤概述
下面是实现Java Spark流的一般步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码实现 |
| ---- | ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建SparkSession对象 | `// 创建SparkSession对象` `SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("St
原创
2024-05-12 05:38:44
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<一>DStream实时流数据处理Spark Streaming能够对流数据进行近乎实时的速度进行数据处理。采用了不同于一般的流式数据处理模型，该模型使得Spark Streaming有非常高的处理速度，与storm相比拥有更高的吞能力。本篇简要分析Spark Streaming的处理模型，Spark Streaming系统的初始化过程，以及当接收到外部数据时后续的处理步骤。系统概述流
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2023-11-09 08:35:21
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在当今复杂的计算环境中，“Spark流处理”作为一种高效的数据处理方式，正受到越来越多企业的关注。Spark支持实时数据分析，基于数据流（如传感器数据、用户活动日志等）进行处理，为企业决策提供及时、有效的数据支持。但在实际应用过程中，我们常常会碰到各种问题，影响系统的稳定性和性能。本文将详细记录我在处理“Spark流处理”问题的过程。
## 问题背景
在一次实时数据分析的项目中，我们的应用基于
Spark Streaming介绍 Spark Streaming是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。支持从多种数据源获取数据，包括Kafk、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis以及TCP sockets，从数据源获取数据之后，可以使用诸如map、reduce、join和win
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2024-03-04 01:18:23
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Spark初见
Spark是一个基于内存的开源计算框架，于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab（AMP：Algorithms，Machines，People），它最初属于伯克利大学的研究性项目，后来在2010年正式开源，并于 2013 年成为了 Apache 基金项目，到2014年便成为 Apache 基金的顶级项目，该项目整个发展历程刚过六
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2023-07-09 14:32:47
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