updateStateByKey算子需求：统计到目前为止累积出现的单词的个数(需要保持住以前的状态)java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: The che
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2022-09-18 02:14:14
128阅读
废话不多说，直接上干货！！！相关依赖：<properties><project.build.sourceEncoding>UTF8</project.build.sourceEncoding><maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source><maven.compiler.targe
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精选
2019-01-07 11:30:41
5631阅读
pom文件<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apac=
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2023-01-06 15:50:08
40阅读
Spark Streaming共有三种运用场景，分为：无状态操作、状态操作、window操作。下面分别描述下本人对这三种运用场景的理解。 1、无状态操作 只关注当前新生成的小批次数据，所有计算都只是基于这个批次的数据进行处理。
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2023-08-18 11:03:48
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t，流程图如下:准备工作1.在node01上安装nc命令nc是netcat的简称，原本是用来设置路由器,我们可以利用它向某个端口发送数据yum install -y nc代码的实现：...
原创
2022-11-02 14:53:42
116阅读
学习致谢https://www.bilibili.com/video/BV1Xz4y1m7cv?p=45添加链接描述代码实现pack
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2022-11-02 14:53:23
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实时计算 spark是微批处理， 每隔一段时间处理一次 flink 实时处理，每一条数据都会处理 将接收过来的数据，封装成一个rdd，执行rdd的计算 有状态算子 updataStateBykey 需要开启checkpoint,(需要保存之间计算的结果) reduceBykeyAndWindow 统 ...
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2021-08-31 16:56:00
148阅读
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SparkStreaming 概述Spark Streaming 是什么sparkStreaming 用于流式数据处理，Spark Streaming 支持的数据输入源有很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如：map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在很多地方，如HDFS，数
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2024-10-17 21:07:42
94阅读
et接收的数据做WordCoun并要求能够和历史数据进行累加!如:先发了一个spark,得到spark,1然后不管隔多久再发一个spark,得到spark,2也就是说要对数据的历史状态进行维护!实现思路：一、updataStateByKey先设置checkpoint存储状态status，使用updataStateByKey实现状态管理的单词统计，需要自己写一个updat
原创
2022-11-02 14:53:39
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大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！背景Kafka实时记录从数据采集工具Flume或业务系统实时接口收集数据，并作为消息缓冲组件为...
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2021-06-10 20:58:34
176阅读
大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！背景Kafka实时记录从数据采集工具Flume或业务系统实时接口收集数据，并作为消息缓冲组件为...
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2021-06-10 20:58:33
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黄文辉同学第二篇，请大家支持！其他相关文章：怎么快速提高技术？一万小时定律sqoop数据导入总结元数据的作用元数据概念基于元数据驱动的ETLHive元数据表结构详解1.SparkStreaming简介SparkStreaming属于核心SparkAPI的扩展,支持实时数据流的可扩展、高吞吐、容错的流处理。可以接受来自Kafka、Flume、ZeroMQ、Kinesis、Twitter或TCP套接字
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2021-03-16 22:04:39
2105阅读
官网介绍Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant strearom many sources like ...
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2022-10-31 12:24:20
149阅读
SparkStreaming 是流式处理框架，是 Spark API 的扩展，支持可扩展、高 吞吐量、容错的实时数据流处理，实时数据的来源可以受
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2022-07-01 17:39:16
123阅读
背景Kafka实时记录从数据采集工具Flume或业务系统实时接口收集数据，并作为消息缓冲组件为上游实时计算框架提供可靠数据支撑，Spark1.3版本后支持两种整合Kafka机制（Receiver-basedApproach和DirectApproach），具体细节请参考文章最后官方文档链接，数据存储使用HBase实现思路实现Kafka消息生产者模拟器Spark-Streaming采用DirectA
原创
2018-12-15 14:47:42
698阅读
算:每隔5s(滑动间隔)计算最近10s(窗口长度)的数据!回顾窗口:窗口长度:要计算多久的数据滑动间隔:每隔多久计算一次窗口长度10s >滑动间隔5s:每隔5s计算最近10s的数据–滑动窗口窗口长度10s =滑动间隔10s:每隔10s计算最近10s的数据–滚动窗口窗口长度10s<滑动间隔15s:每隔15s计算最近10s的数据–会丢失数据,开发不用理解：上述可能有
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2022-11-02 14:53:31
295阅读
SparkStreaming入门
原创
2021-07-14 10:41:49
123阅读
目录：一、Spark Streaming是什么二、Spark Streaming的A Quick Example三
原创
2022-12-28 15:10:40
137阅读
1.TS3335D系列精密激光调阻设备，结合AOI检测系统，可对各种合金箔数字电阻进行精密检测、修复和调阻，精度高，速度快。2.TS4210D型多功能激光调阻机用于液位传感器的自动化生产。3.TS4210D型多功能激光调阻机用于压力传感器的自动化生产。4.TS4410F系列激光调阻机，用于线位移传感器的激光修刻。5.TS4410F系列激光调阻机，用于角位移传感器的激光修刻。
原创
2023-11-23 15:34:56
114阅读
object wordcount4 { /* 演示SparkStreaming的应用 * 模拟百度热搜排行榜 * 统计最近10s的热搜词，每隔5s计算一次----涉及到窗口，需要使用reduceBykeyAndWindow进行统计 * */ def main(args: Array[String]): Unit = { //创建streamingContext..
原创
2023-01-06 15:50:28
125阅读
