1.无状态转换操作 (1)无状态转化操作就是把简单的RDD转化操作应用到每个批次上,也就是转换DStream中的每一个RDD. 部分无状态转化操作: (2)尽管这些函数韩起来像作用在整个流上一样,但事实上每个DStream在内部是由许多RDD(批次)组成,且无状态转化操作是分别应用到每个RDD上. 例如:reduceByKey()会化简每个事件区间中的数据,但不会化简不同区间之间的数据. (3)在wordcount中,我们只会统计几秒内接收到的数据的单词个数,而不会累加 (4)无状态转化操作也能…

DStream转换操作包括无状态转换和有状态转换. 无状态转换:每个批次的处理不依赖于之前批次的数据. 有状态转换:当前批次的处理需要使用之前批次的数据或者中间结果.有状态转换包括基于滑动窗口的转换和追踪状态变化的转换(updateStateByKey). DStream无状态转换操作包括: map(func) :对源DStream的每个元素,采用func函数进行转换,得到一个新的DStream: * flatMap(func): 与map相似,但是每个输入项可用被映射为0个或者多个输出项: *…

import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} object DStream_转换操作 { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf=new SparkConf().setAppName("转换操作").setMaster("local[2]") val sc=)) v…

SparkStreaming 分析 (基于1.5版本源码) SparkStreaming 介绍 SparkStreaming是一个流式批处理框架,它的核心执行引擎是Spark,适合处理实时数据与历史数据混合处理的场景.其处理流程如下: 1.    接收实时流数据并持久化 2.    将实时流以时间片切分成多个批次 3.    将每块(一个批次)的数据做为RDD,并用RDD操作处理数据 4.    每块数据生成一个SparkJob,提交Spark进行处理,并返回结果 Dstream 介绍 Spar…

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.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,数据库等 和Spark基于RDD的概念很相似,Spark Streaming使用离散化流(discretized stream)作为抽象表示,叫作DStream.DStream…

第1章 Spark Streaming概述 1.1 Spark Streaming是什么 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.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,数据库等. 和Spark基于RDD的概念很相似,Spark Streaming使用离散…

SparkStreaming SparkStreaming是一种微批处理,准实时的流式框架.数据来源包括:Kafka, Flume,TCP sockets,Twitter,ZeroMQ等 SparkStreaming与storm的区别: SparkStreaming微批处理数据,storm按条处理数据 SparkStreaming支持稍复杂的逻辑 SparkStreaming与storm都支持资源动态调整和事务机制 SparkStreaming的处理架构:采用recevier task持续拉取数…

Consumer代码 import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.StreamingContext import org.apache.spark.streaming.Seconds import org.apache.spark.storage.StorageLevel object NetWorkStream { def main(args: Array[String]): Unit = { //创建…

1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re…

Spark Streaming介绍 Spark Streaming概述 Spark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications. 它可以非常容易的构建一个可扩展.具有容错机制的流式应用. 对接很多的外部数据源 Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字(socket)等等 Spark Streaming特性 1.易用性 可以像编写离线批处理一样去编写流…