一、 Spark Streaming简介Spark Streaming是Spark Core API的一种扩展，它可以用于进行大规模、高吞吐量、容错的实时数据流的处理。它支持从很多种数据源中读取数据，比如Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis或者是TCP Socket。并且能够使用类似高阶函数的复杂算法来进行数据处理，比如map、reduce、join和window。
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2023-11-19 11:15:52
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电影推荐系统-[实时推荐部分]（五）Kafa Stream注意：工作中，流式计算这部分用到Kafka Stream的概率不是很大。了解其作用就可以了。关于Kafka Stream的代码看懂即可。Kafka Stream简介1）Kafka Stream 是Kafka的一个组件。装好Kafka之后自带的。2）Kafka Stream提供的是一个基于Kafka的流式处理类库。3）大部分流式系统中都已部署
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2024-10-09 11:24:56
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文章目录一、基于事件时间的窗口操作二、处理延迟数据和水印三、清除聚合状态的水印条件四、基于水印的聚合语义保证总结 一、基于事件时间的窗口操作 窗口在10分钟分组聚合，每5分钟触发一次结果表，如上图，数据在12：00-12：05来临，在12：05会进行结果统计。数据在12：05-12：10到达时，不但要统计12：00-12：10的数据，还需要统计12:05-12:15的数据。在绿色结果表中可以清晰
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2023-08-10 20:10:11
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窗口函数在工作中经常用到，在面试中也会经常被问到，你知道它背后的实现原理吗？这篇文章从一次业务中遇到的问题出发，深入聊了聊hsql中窗口函数的数据流转原理，在文章最后针对这个问题给出解决方案。 一、业务背景先模拟一个业务背景，比如大家在看淘宝app时，如下图： 搜索一个关键词后，会给展示一系列商品，这些商品有不同的类型，比如第一个是广告商品，后面这几个算是正常的商品。把这些
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2024-08-05 21:45:21
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日志索引 前面章节就提及了每个日志分段文件对应了两个索引文件，主要用来提高查找消息的效率。偏移量索引文件用来建立消息偏移量（offset）到物理地址之间的映射关系，方便快速定位消息所在的物理文件位置；时间戳索引文件则根据指定的时间戳（timestamp）来查找对应的偏移量信息。 Kafka 中的索引文件以稀
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2024-07-15 11:25:31
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# Spark 窗口时间原理
随着大数据技术的迅猛发展，Apache Spark 已成为一个流行的分布式计算框架。它不仅能够进行批处理，还可以进行实时流处理。窗口时间是 Spark Streaming 中的一个重要特性，它帮助我们处理流数据时提取有用的信息。本文将详细探讨 Spark 窗口时间的原理，并给出相应的代码示例。
## 一、窗口时间的概念
在处理流数据时，数据是以实时的方式不断生成
spark streaming 中有三个关于时间的参数，分别如下：窗口时间windowDuration：当前窗口要统计多长时间的数据，是批量时间的整数倍 滑动时间slideDuration：要多长时间更新一次结果，是批量时间的整数倍 批量时间batchDuration：多长时间创建一个批次，与实际业务无关，只与数据量有关，数据量大则可以设置短一些，数据量小则设置长一些，但必须小于其他两个时间。示例
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2023-10-27 02:08:53
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# 实现Spark窗口函数时间差的方法
## 1. 流程表格展示
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取数据源 |
| 3 | 定义窗口规范 |
| 4 | 使用窗口函数计算时间差 |
| 5 | 显示结果 |
## 2. 每一步详细说明
### 步骤1：创建SparkSession
```markdown
//
原创
2024-03-25 06:32:19
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Flink的优势和特点： 一、同时支持高吞吐、低延迟、高性能 Flink是目前开源社区中唯一一套集高吞吐、低延迟、高性能三者于一身的分布式流式数据处理框架。Apache Spark也只能兼顾高吞吐和高性能特点，主要是因为Spark Streaming流式计算中无法做到低延迟保障；而流式计算框架Apache Storm只能支持低延迟和高性能特性，但是无法满足高吞吐的要求。而满足高吞吐、低延迟
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2024-01-17 11:42:49
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storm与kafka的结合，即前端的采集程序将实时数据源源不断采集到队列中，而storm作为消费者拉取计算，是典型的应用场景。因此，storm的发布包中也包含了一个集成jar，支持从kafka读出数据，供storm应用使用。这里结合自己的应用做个简单总结。 由于storm已经提供了storm-kafka，因此可以直接使用，使用kafka的低级api读取数据。
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2024-09-27 17:51:01
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最近有发现微信公众号，还有其他博客平台有抄袭我整理的 Spark 面试题，如果有遇到的，麻烦帮我点一下举报，谢谢~71 解释一下窗口间隔window duration和滑动间隔slide duration 红色的矩形就是一个窗口，窗口 hold 的是一段时间内的数据流。这里面每一个 time 都是时间单元，在官方的例子中，每隔 window size 是3 time un
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2023-12-18 21:05:13
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# 使用Spark实现窗口函数的指南
欢迎来到Spark的世界！在这篇文章中，我们将深入探讨如何在Apache Spark中实现窗口函数。窗口函数是处理时间序列数据或其他类型的分组数据时非常强大且灵活的工具。特别是在大数据分析中，掌握窗口函数将大大增强你的数据处理能力。
## 整体流程
在开始实现之前，我们先看一下整个实现的流程。下表展示了实现窗口函数的步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2024-11-01 07:05:00
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# Spark 窗口实现流程
## 1. 理解 Spark 窗口
在开始之前，我们需要先了解一下 Spark 窗口的概念。Spark 窗口是一种用于处理无界数据流的数据分析方法，它将数据流划分为一系列固定大小的时间窗口，并在每个窗口上执行计算操作。窗口的大小可以根据需求进行调整，例如每秒钟划分一个窗口。
## 2. 整体流程
下面我们来看一下实现 Spark 窗口的整体流程。我们可以将实现过程
原创
2023-10-02 03:51:41
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# 如何实现Spark Stream Golang
## 引言
在本文中，我将指导你如何使用Spark Stream Golang来进行实时数据处理。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理解整个过程并提供每一步所需的代码示例。
## 流程步骤
首先，让我们梳理一下实现“spark stream golang”的过程，可以使用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -
原创
2024-06-01 06:47:57
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什么是Spark Streaming？ Spark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入
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2024-09-29 18:59:09
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aWordCount.java
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2023-05-07 11:39:24
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文章目录Spark Dstream的window概述Window API操作window(windowLength,slideInterval)countByWindow(windowLength, slideInterval)reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval)reduceByKeyAndWindow(func, windowLen
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2023-10-14 23:28:13
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执行Spark任务免不了从多个数据源拿数据，除了从HDFS获取数据以外，我们还经常从Mysql和HBase中拿数据，今天讲一下如何使用Spark查询Mysql和HBase1. Spark查询Mysql首先，Spark连接Mysql当然需要有Mysql的驱动包，你可以在启动时加上如下命令：bin/spark-shell --driver-class-path /home/hadoop/jars/my
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2023-10-28 21:51:20
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调节堆外内存！！！
executor堆外内存
spark底层shuffle使用netty传输，所以使用了堆外内存！1.2之前是NIO就是socket，之后默认使用netty
有时候，如果你的spark作业处理的数据量特别特别大，几亿数据量；然后spark作业一运行，时不时的报错，
shuffle file cannot find，execu
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2023-11-09 08:25:25
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在大数据处理领域，Apache Spark 常被广泛应用于大规模数据的处理和分析，但在使用过程中，我们往往会遇到一些复杂的问题。最近，我在处理 Spark 窗口的 `startTime` 问题时，深入了该问题的解决过程，希望通过记录这个过程，能够帮助更多遇到相同问题的同仁。
## 背景定位
在 Spark 中，`startTime` 是非常重要的一个参数，它直接影响到窗口计算的结果和性能。在实
