从CSDN中读取到关于spark structured streaming源代码分析不错的几篇文章 spark源码分析--事件总线LiveListenerBus spark事件总线的核心是LiveListenerBus,其内部维护了多个AsyncEventQueue队列用于存储和分发SparkListenerEvent事件. spark事件总线整体思想是生产消费者模式,消息事件实现了先进先出和异步投递,同时将事件的产生(例如spark core创建stage.提交job)和事件的处理(例如在Sp…

需求: 目前kafka的topic上有一批数据,这些数据被分配到9个不同的partition中(就是发布时key:{m1,m2,m3,m4...m9},value:{records items}),mx(m1,m2...m9)这些数据的唯一键值:int_id+start_time,其中int_id和start_time是topic record中的记录.这9组数据按照唯一键值可以拼接(m1.primarykey1,m2.primarykey1,m3.primarykey1.....m9.prim…

背景: 需要在spark2.2.0更新broadcast中的内容,网上也搜索了不少文章,都在讲解spark streaming中如何更新,但没有spark structured streaming更新broadcast的用法,于是就这几天进行了反复测试.经过了一下两个测试::Spark Streaming更新broadcast.Spark Structured Streaming更新broadcast. 1)Spark Streaming更新broadcast(可行) def sparkStre…

在spark中<Memory usage of state in Spark Structured Streaming>讲解Spark内存分配情况,以及提到了HDFSBackedStateStoreProvider存储多个版本的影响:从stackoverflow上也可以看到别人遇到了structured streaming中内存问题,同时也对问题做了分析<Memory issue with spark structured streaming>:另外可以从spark的官网问题修复列…

WaterMark除了可以限定来迟数据范围,是否可以实现最近一小时统计? WaterMark目的用来限定参数计算数据的范围:比如当前计算数据内max timestamp是12::00,waterMark限定数据分为是60 minutes,那么如果此时输入11:00之前的数据就会被舍弃不参与统计,视为来迟范围超出了60minutes限定范围. 那么,是否可以借助它实现最近一小时的数据统计呢? 代码示例: package com.dx.streaming import java.sql.Timest…

场景: 在spark structured streaming读取kafka上的topic,然后将统计结果写入到hdfs,hdfs保存目录按照month,day,hour进行分区: 1)程序放到spark上使用yarn开始运行(yarn-client或yarn-cluster),可以正常sink结果到目录下(分配了executor,executor上有task分配,hdfs有结果输出): 2)程序出现问题,然后修改bug,将checkpoint删除了(为了重新消费kafka的topic上的数据)…

本次此时是在SPARK2,3 structured streaming下测试,不过这种方案,在spark2.2 structured streaming下应该也可行(请自行测试).以下是我测试结果: 成功测试结果: 准备工作:创建maven项目,并在pom.xml导入一下依赖配置: <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <spark.versi…

业务需求 实现一个根据spark任务的appName来监控任务是否存在,及任务是否卡死的监控. 1)给定一个appName,根据appName从yarn application -list中验证任务是否存在,不存在则调用spark-submit.sh脚本来启动任务: 2)如果任务存在yarn application -list中,则读取‘监控文件(监控文件内容包括:appId,最新活动时间)’,从监控文件中读取出最后活动的日期,计算当前日期与app的最后活动日期相差时间为X,如果X大于30min…

推送avro格式数据到topic 源代码:https://github.com/Neuw84/structured-streaming-avro-demo/blob/master/src/main/java/es/aconde/structured/GeneratorDemo.java package es.aconde.structured; import com.twitter.bijection.Injection; import com.twitter.bijection.avro.Ge…

Spark Structured Streaming目前的2.1.0版本只支持输入源:File.kafka和socket. 1. Socket Socket方式是最简单的数据输入源,如Quick example所示的程序,就是使用的这种方式.用户只需要指定"socket"形式并配置监听的IP和Port即可. val scoketDF = spark.readStream .format("socket") .option("host","…