一个spark streaming的黑名单过滤小例子

> nc -lk 9999 20190912,sz 20190913,lin package com.lin.spark.streaming import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} /** * Created by Administrator on 2019/6/4. */ object TransformApp { def main(args:…

[Spark][Hive][Python][SQL]Spark 读取Hive表的小例子

[Spark][Hive][Python][SQL]Spark 读取Hive表的小例子$ cat customers.txt 1 Ali us 2 Bsb ca 3 Carls mx $ hive hive> > CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers( > cust_id string, > name string, > country string > ) > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMI…

基于Spark Streaming预测股票走势的例子（一）

最近学习Spark Streaming,不知道是不是我搜索的姿势不对,总找不到具体的.完整的例子,一怒之下就决定自己写一个出来.下面以预测股票走势为例,总结了用Spark Streaming开发的具体步骤以及方法. 一.数据源. 既然预测股票走势,当然要从网上找一下股票数据的接口,具体可以参考 http://blog.sina.com.cn/s/blog_540f22560100ba2k.html.http://apistore.baidu.com/apiworks/servicedetail/…

Spark Streaming 002 统计单词的例子

1.准备事先在hdfs上创建两个目录: 保存上传数据的目录:hdfs://alamps:9000/library/SparkStreaming/data checkpoint的目录:hdfs://alamps:9000/library/SparkStreaming/CheckPoint_data ------------------------------------------------------ 2.源码 package stream; import java.util.Arrays;…

一个spring boot集成dubbo的小例子

请移步github,介绍和代码均在上面了:https://github.com/wuxun1997/voicebox 这里再多说两句.github上的这个小例子默认使用组播作为注册中心,你也可以把组播的配置在application.properties中注释掉,改用zookeeper作为注册中心试试.当然了,这时需要你本地起一个zookeeper.另外在application.properties中配置了本地缓存,所以只要起过zookeeper进行服务注册后,我们可以关闭它,让dubbo根据本地…

利用java实现的一个发送手机短信的小例子

今天闲来无事,在微博上看到一个关于用java实现的一个发送手机短信的程序,看了看,写的不太相信,闲的没事,把他整理下来,以后可能用得着 JAVA发送手机短信,流传有几种方法:(1)使用webservice接口发送手机短信,这个可以使用sina提供的webservice进行发送,但是需要进行注册;(2)使用短信mao的方式进行短信的发送,这种方式应该是比较的常用,前提是需要购买硬件设备,呵呵(3)使用中国网建提供的SMS短信平台(申请账号地址:http://sms.webchinese.cn/de…

一个UserState（WCF）的小例子

练习WCF的时候,遇到了一个异步调用(也许是)的问题.后来使用了重载参数UserState试着解决了一下,但不是很清楚这个参数的其他用途.现在贴出这个例子. Service部分: 客户端后台调用部分: 显示的结果: 代码拷不出来,只能截图片了.对这个参数的其他用法,还请各位大牛多多分享!…

基于Spark Streaming预测股票走势的例子（二）

上一篇博客中,已经对股票预测的例子做了简单的讲解,下面对其中的几个关键的技术点再作一些总结. 1.updateStateByKey 由于在1.6版本中有一个替代函数,据说效率比较高,所以作者就顺便研究了一下该函数的用法. def mapWithState[StateType, MappedType](spec :StateSpec[K, V, StateType, MappedType]) : MapWithStateDStream[K, V, StateType, MappedType] =…

Structured Streaming本地local运行小例子

package com.lin.spark import org.apache.spark.sql.SparkSession object StructuredStreaming { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .appName("StructuredStreaming") .master("local[2]") .getOrCreate()…

使用Spark Streaming + Kudu + Impala构建一个预测引擎

随着用户使用天数的增加,不管你的业务是扩大还是缩减了,为什么你的大数据中心架构保持线性增长的趋势?很明显需要一个稳定的基本架构来保障你的业务线.当你的客户处在休眠期,或者你的业务处在淡季,你增加的计算资源就处在浪费阶段:相对应地,当你的业务在旺季期,或者每周一每个人对上周的数据进行查询分析,有多少次你忒想拥有额外的计算资源. 根据需求水平动态分配资源 VS 固定的资源分配方式,似乎不太好实现.幸运的是,借助于现今强大的开源技术,可以很轻松的实现你所愿.在这篇文章中,我将给出一个解决例子,基于流式…

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark Streaming 编程指南 | ApacheCN

Spark Streaming 编程指南概述一个入门示例基础概念依赖初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas…

Spark Streaming编程指南

Overview A Quick Example Basic Concepts Linking Initializing StreamingContext Discretized Streams (DStreams) Input DStreams and Receivers Transformations on DStreams Output Operations on DStreams DataFrame and SQL Operations MLlib Operations Caching…

spark streaming (二)

一.基础核心概念 1.StreamingContext详解 (一) 有两种创建StreamingContext的方式: val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master); val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)); StreamingContext, 还可以使用已有的SparkContext来创建 …

spark第六篇：Spark Streaming Programming Guide

预览 Spark Streaming是Spark核心API的扩展,支持高扩展,高吞吐量,实时数据流的容错流处理.数据可以从Kafka,Flume或TCP socket等许多来源获取,并且可以使用复杂的算法进行处理(比如map,reduce,join,window等高级函数).最终,处理的结果数据可以推送到文件系统,数据库或实时仪表盘上. 在内部,它的工作原理如下图.Spark Streaming接收实时输入数据流并将数据分成批,然后由Spark引擎处理,进而批量生成最终结果流…

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark Streaming 编程指南

Spark调优 | Spark Streaming 调优

Spark调优 | Spark Streaming 调优 1.数据序列化 2.广播大变量 3.数据处理和接收时的并行度 4.设置合理的批处理间隔 5.内存优化 5.1 内存管理 5.2优化策略 5.3垃圾回收(GC)优化 5.5Spark Streaming 内存优化 6.实例项目调优 6.1合理的批处理时间(batchDuration) 6.2合理的 Kafka 拉取量(maxRatePerPartition 参数设置) 6.3缓存反复使用的 Dstream(RDD) 6.4其他一些优化策略…

整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战

作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管.本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中. 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版本中已发生了一些变化,比如HA策略: 通过Spark Contributor.Spark布道者陈超我…

大数据技术之_27_电商平台数据分析项目_02_预备知识 + Scala + Spark Core + Spark SQL + Spark Streaming + Java 对象池

第0章预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst…

Spark Streaming 编程入门指南

Spark Streaming 是核心Spark API的扩展,可实现实时数据流的可伸缩,高吞吐量,容错流处理.可以从许多数据源(例如Kafka,Flume,Kinesis或TCP sockets)中提取数据,并且可以使用复杂的算法处理数据,这些算法用高级函数表示,如map.reduce.join和window.最后,可以将处理后的数据推送到文件系统,数据库和实时仪表板.实际上,可以在数据流上应用Spark的机器学习和图形处理算法. 在内部,它的工作方式如下. Spark Streaming接收…

2、 Spark Streaming方式从socket中获取数据进行简单单词统计

Spark 1.5.2 Spark Streaming 学习笔记和编程练习 Overview 概述 Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream processing of live data streams. Data can be ingested from many sources like Kafka,…

Spark Streaming初步使用以及工作原理详解

在大数据的各种框架中,hadoop无疑是大数据的主流,但是随着电商企业的发展,hadoop只适用于一些离线数据的处理,无法应对一些实时数据的处理分析,我们需要一些实时计算框架来分析数据.因此出现了很多流式实时计算框架,比如Storm,Spark Streaming,Samaz等框架,本文主要讲解Spark Streaming的工作原理以及如何使用. 一.流式计算 1.什么是流? Streaming:是一种数据传送技术,它把客户机收到的数据变成一个稳定连续的流,源源不断地送出,使用户听到的声音或看…

51、Spark Streaming之输入DStream和Receiver详解

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…

Spark Streaming的原理

Spark Streaming应用也是Spark应用,Spark Streaming生成的DStream最终也是会转化成RDD,然后进行RDD的计算,所以Spark Streaming最终的计算是RDD的计算,那么Spark Streaming的原理当然也包含了Spark应用通用的原理.Spark Streaming作为实时计算的技术,和其他的实时计算技术(比如Storm)不太一样,我们可以将Spark Streaming理解为micro-batch模式的实时计算,也就是说Spark Strea…

Spark Streaming——Spark第一代实时计算引擎

虽然SparkStreaming已经停止更新,Spark的重点也放到了 Structured Streaming ,但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题,可能还是会选择SparkStreaming. SparkStreaming对于时间窗口,事件时间虽然支撑较少,但还是可以满足部分的实时计算场景的,SparkStreaming资料较多,这里也做一个简单介绍. 一．什么是Spark Streaming Spark Streaming在当时是为了与当时的Apache Storm竞争,也让S…

spark streaming(2) DAG静态定义及DStream,DStreamGraph

DAG 中文名有向无环图.它不是spark独有技术.它是一种编程思想 ,甚至于hadoop阵营里也有运用DAG的技术,比如Tez,Oozie.有意思的是,Tez是从MapReduce的基础上深化而来的分布式计算框架.其核心思想是将Map和Reduce两个阶段分成更多的函数,各个函数之间可自由组合,形成DAG dependencies链,延迟计算.可见DAG思想适合多阶段的分布式计算,如果是MapReduce,Map本身就是InputStream,Reduce本身就是OutputStream,根本…

Spark Streaming的容错和数据无丢失机制

spark是迭代式的内存计算框架,具有很好的高可用性.sparkStreaming作为其模块之一,常被用于进行实时的流式计算.实时的流式处理系统必须是7*24运行的,同时可以从各种各样的系统错误中恢复. 在实际使用中,容错和数据无丢失显得尤为重要.最近看了官网和一些博文,整理了一下对Spark Streaming的容错和数据无丢失机制. checkPoint机制可保证其容错性.spark中的WAL用来改进恢复机制,保证数据的无丢失. checkPoint机制介绍 Spark Streaming需…

<Spark><Spark Streaming><作业分析><JobHistory>

Intro 这篇是对一个Spark (Streaming)作业的log进行分析.用来加深对Spark application运行过程,优化空间的各种理解. Here to Start 从我这个初学者写得一个Spark Streaming程序开始... package com.wttttt.spark /** * Created with IntelliJ IDEA. * Description: * Author: wttttt * Github: https://github.com/wttt…