输入DStream之基础数据源以及基于HDFS的实时wordcount程序 一.Java方式 二.Scala方式 基于HDFS文件的实时计算,其实就是,监控一个HDFS目录,只要其中有新文件出现,就实时处理,相当于处理实时的文件流. streamingContext.fileStream<KeyClass,ValueClass,InputFormatClass>(dataDirectory) streamingContext.fileStream[KeyClass,ValueClass,Inp…

一.概述 1.Socket:之前的wordcount例子,已经演示过了,StreamingContext.socketTextStream() 2.HDFS文件 基于HDFS文件的实时计算,其实就是,监控一个HDFS目录,只要其中有新文件出现,就实时处理.相当于处理实时的文件流. streamingContext.fileStream<KeyClass, ValueClass, InputFormatClass>(dataDirectory) streamingContext.fileStre…

一.updateStateByKey 1.概述 SparkStreaming 7*24 小时不间断的运行,有时需要管理一些状态,比如wordCount,每个batch的数据不是独立的而是需要累加的,这时就需要sparkStreaming来维护一些状态, 目前有两种方案updateStateByKey&mapWithState,mapWithState是spark1.6新加入的保存状态的方案,官方声称相比updateStateByKey有10倍性能提升. updateStateByKey底层是将p…

一.基于Receiver的方式 1.概述 基于Receiver的方式: Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的.receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的, 然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据. 然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据.如果要启用高可靠机制,让数据零丢失,就必须启用Spark Streaming的 预写日志机制(Write Ahead Log,WAL)…

前言 本文介绍如何在IDEA上快速开发基于Flink框架的DataStream程序.先直接上手! 环境清单 案例是在win7运行.安装VirtualBox,在VirtualBox上安装Centos操作系统.所有资源都在百度云上,有需要请直接下载.安装教程基本都是傻瓜式,文章不做讲述,有需要直接网上搜索. 资源 版本 VirtualBox 5.2.16 Centos 6.5 Maven 3.6.3 JDK 8u241 IDEA 2019.3.2 Flink 1.10.0 链接:https://pa…

Spark是一个分布式内存计算框架,可部署在YARN或者MESOS管理的分布式系统中(Fully Distributed),也可以以Pseudo Distributed方式部署在单个机器上面,还可以以Standalone方式部署在单个机器上面.运行Spark的方式有interactive和submit方式.本文中所有的操作都是以interactive方式操作以Standalone方式部署的Spark.具体的部署方式,请参考Hadoop Ecosystem. HDFS是一个分布式的文件管理系统,其…

package sparkcore.java; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;…

输入DStream代表了来自数据源的输入数据流.在之前的wordcount例子中,lines就是一个输入DStream(JavaReceiverInputDStream),代表了从netcat(nc)服务接收到的数据流.除了文件数据流之外,所有的输入DStream都会绑定一个Receiver对象,该对象是一个关键的组件,用来从数据源接收数据,并将其存储在Spark的内存中,以供后续处理. Spark Streaming提供了两种内置的数据源支持:1.基础数据源:StreamingContext…

输入DStream代表了来自数据源的输入数据流.在之前的wordcount例子中,lines就是一个输入DStream(JavaReceiverInputDStream), 代表了从netcat(nc)服务接收到的数据流.除了文件数据流之外,所有的输入DStream都会绑定一个Receiver对象,该对象是一个关键的组件, 用来从数据源接收数据,并将其存储在Spark的内存中,以供后续处理. Spark Streaming提供了两种内置的数据源支持: 1.基础数据源:StreamingConte…

StreamingContext详解,输入DStream和Reveiver详解 一.StreamingContext详解 1.1两种创建StreamingContext的方式 1.2SteamingContext定义之后,必须做的事情 1.3注意要点 二.DStream和Receiver详解 2.1 Spark Streaming提供了两种内置的数据源支持 一.StreamingContext详解 1.1两种创建StreamingContext的方式 val conf = new SparkCo…