1. 介绍Spark Streaming是Spark生态系统中一个重要的框架，建立在Spark Core之上，与Spark SQL、GraphX、MLib相并列。Spark Streaming是Spark Core的扩展应用，具有可扩展性、高吞吐量、可容错性等特点。可以监控来自Kafka、Flume、HDFS、Twitter、Socket套接字等数据，通过复杂算法及一系列的
前言互联网场景下，经常会有各种实时的数据处理，这种处理方式也就是流式计算，延迟通常也在毫秒级或者秒级，比较有代表性的几个开源框架，分别是Storm，Spark Streaming和Filnk。刚好最近我负责一个实时流计算的项目，由于对接Spark比较方便，所以采用的是Spark Steaming。在处理流式数据的时候使用的数据源搭档是kafka，这在互联网公司中比较常见。由于存在一些不可预料的外界
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2024-09-23 13:04:55
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在处理流式数据的应用中，Apache Spark Streaming 的强大功能得以发挥，尤其是将数据存储到 HBase 中的场景。本篇博文将详细记录如何实现“Spark Streaming 存储到 HBase 中”的过程，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法等关键环节。
## 备份策略
在进行数据处理与存储的过程中，备份策略至关重要。对于 Spark Streaming 和
### 实现Spark Streaming数据压缩的流程
下面是实现Spark Streaming数据压缩的流程，可以使用以下步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建Spark Streaming上下文 |
| 2 | 创建输入DStream |
| 3 | 对输入DStream进行压缩操作 |
| 4 | 输出压缩后的结果 |
| 5 |
原创
2023-10-09 09:50:18
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执行流程数据的接收StreamingContext实例化的时候，需要传入一个SparkContext，然后指定要连接的spark matser url，即连接一个spark engine，用于获得executor。实例化之后，首先，要指定一个接收数据的方式，如val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)这样从socket接收文本数据。这个步
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2024-09-12 15:54:42
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# Spark Streaming编程Java
## 概述
Spark Streaming是Apache Spark提供的用于实时数据处理的扩展库，它基于Spark的强大计算引擎，可以轻松处理实时数据流。本文将向你介绍如何使用Java实现Spark Streaming编程。
## 步骤概述
下表展示了实现Spark Streaming编程的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-11-22 04:17:16
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1.SparkStream 入口：StreamingContext 抽象：DStream 2.SparkStreaming内部原理 当一个批次到达的时候，会产生一个rdd，这个rdd的数据就是这个批次所接收/应该处理的数据内容，内部具体执行是rdd job的调度 batchDuration: 产生R
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2018-08-08 22:04:00
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离线计算框架：MR，hive--》对时间要求不严格 实时计算框架：SparkCore--》要求job执行时间比较快 交互式计算框架：SparkSQL，Hive，--》提供SQL操作的框架 流式数据处理框架：Storm，--》来一条数据就处理 微观流式数据处理框架：SparkStream，--》流式批
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2018-08-05 17:45:00
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我使用python版的 kafka向sparkstream 发送数据数据格式如下 因为床型存在重复，我会删除第=连锁
原创
2023-02-02 10:10:22
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# Spark Streaming窗口函数
## 引言
在大数据处理中，实时流数据处理是一个常见的场景。Spark Streaming是一个用于处理实时流数据的强大框架，它结合了Spark的批处理和实时处理的优势。Spark Streaming提供了丰富的API和功能，其中包括窗口函数，可以对流数据进行窗口化处理。本文将介绍Spark Streaming窗口函数的概念、使用方法和示例代码。
原创
2023-12-26 07:28:28
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# Spring Boot, Kafka and Spark Streaming: A Powerful Combination
## Introduction
In this article, we will explore the powerful combination of Spring Boot, Apache Kafka, and Apache Spark Streaming. We
原创
2023-09-13 10:42:42
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# 如何解决 sparkstreaming kafka 丢失问题
## 1. 简介
在使用 Apache Spark Streaming 与 Kafka 进行实时数据处理时，有时会遇到 Kafka 消息丢失的问题。本文将介绍如何解决这一问题。
## 2. 解决流程
下面是解决 Kafka 消息丢失问题的基本流程，可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | ---
原创
2023-09-13 10:46:14
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-------------------------一 .网络流控的概念与背景1.1. 为什么需要网络流控1.2. 网络流控的实现：静态限速1.3. 网络流控的实现：动态反馈/自动反压1.3.1.案例一：Storm 反压实现1.3.2.1.3.3.疑问：为什么 Flink（before V1.5）里没有用类似的方式实现 feedback 机制？二 .TCP的流控机制2.1. TCP 流控：滑动窗口
Spark 2.x管理与开发-Spark Streaming-Spark Streaming进阶（四）【窗口操作】Spark Streaming还提供了窗口计算功能，允许您在数据的滑动窗口上应用转换操作。下图说明了滑动窗口的工作方式： 如图所示，每当窗口滑过originalDStream时，落在窗口内的源RDD被组合并被执行操作以产生windowed DStream的RDD。在上面的例子
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2023-09-15 20:42:56
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1.DStream 内部是一系列的RDD组成的，每个RDD与RDD的产生时间形成一个pair保存在内存中（下面有） RDD包含了对应时间段的所有block数据。 2.DStream下的方法 3.RDD的产生，存储 4.RDD的销毁
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2018-08-08 22:40:00
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# 利用Spark Streaming消费Kafka主题：一个实用指南
Spark Streaming是Apache Spark的一个扩展，用于流式数据处理。它支持从Kafka、Flume等消息系统中高效地消费数据。今天，我们将探讨如何利用Spark Streaming从Kafka主题中消费消息，并进行简单处理。本文将提供代码示例，并结合类图与旅行图展示整个过程。
## 1. 环境准备
在开
# 使用Spark Streaming读取HBase数据的指南
在大数据处理领域，Spark Streaming和HBase都是非常重要的技术。Spark Streaming允许我们实时处理数据流，而HBase是一个分布式的、可扩展的NoSQL数据库，适用于随机、实时读写大数据。本文将介绍如何使用Spark Streaming读取HBase中的数据，并提供相应的代码示例。
## 一、技术栈概述
原创
2024-10-05 06:08:35
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在我参与大数据处理的项目中，Spark Streaming的窗口算子是一个重要的组成部分，用于处理高频率的数据流。窗口算子提供了一个时间视域，可以对在一定时间范围内到达的数据进行批处理。这篇博文将详细记录Spark Streaming窗口算子的问题解决过程，从协议背景到异常检测，涵盖各个重要方面。
## 协议背景
随着实时数据处理需求的增加，Apache Spark于2014年推出了Spark
下面我要引用的代码来自于sparkStream的官网案例，案例内容为从kafka读取
原创
2023-06-07 09:51:02
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# 使用Java Spark Streaming与Redis集成的指南
在大数据处理和实时数据分析领域，Apache Spark Streaming 使得数据流处理变得简单且高效。同时，Redis 的高性能特点使其成为缓存和数据存储的优选。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Java 和 Spark Streaming 与 Redis 集成。
## 整体流程
下面是实现 Spark Strea
