推荐阅读:1,StructuredStreaming简介 使用Structured Streaming基于事件时间的滑动窗口的聚合操作是很简单的,很像分组聚合.在一个分组聚合操作中,聚合值被唯一保存在用户指定的列中.在基于窗口的聚合的情况下,对于行的事件时间的每个窗口,维护聚合值. 如前面的例子,我们运行wordcount操作,希望以10min窗口计算,每五分钟滑动一次窗口.也即,12:00 - 12:10, 12:05 - 12:15, 12:10 - 12:20 这些十分钟窗口中进行单词统计…

StructuredStreaming简单的例子(NewAPI)(wordCount) package com.briup.streaming.structed import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.streaming.OutputMode object SocketSourceMyTest { def main(ar…

StructuredStreaming编程模型 基本概念 ◆ Time ◆ Trigger ◆ Input ◆ Query ◆ Result ◆ Output  案例模型:实时处理流单词统计编程模型 处理Event-time(事件时间)和 Late Data (延迟数据) ◆ Event-time : 事件时间 ◆ Late Data : 延迟数据   容错语义 传递端到端一次语义是结构化流设计背后的关键目标之一.为了实现这一点, 我们设计了结构化流源(Structed Streaming So…

一.spark structured-streaming  介绍 我们都知道spark streaming  在v2.4.5 之后 就进入了维护阶段,不再有新的大版本出现,而且 spark streaming  一直是按照微批来处理streaming  数据的,只能做到准实时,无法像flink一样做到数据的实时数据处理.所以在spark streaming  进入到不再更新的维护阶段后,spark 推出了 structured-streaming 来同flink 进行竞争,structured-…

Structured Streaming 之窗口事件时间聚合操作 Spark Streaming 中 Exactly Once 指的是: 每条数据从输入源传递到 Spark 应用程序 Exactly Once 每条数据只会分到 Exactly Once batch 处理 输出端文件系统保证幂等关系 Structured Streaming 返回的是 DataFrame/DataSet,我们可以对其应用各种操作 - 从无类型,类似 SQL 的操作(例如 select,where,groupBy)到…

一.流式DataFrames/Datasets的结构类型推断与划分 ◆ 默认情况下,基于文件源的结构化流要求必须指定schema,这种限制确保即 使在失败的情况下也会使用一致的模式来进行流查询. ◆ 对于特殊用例,可以通过设置spark.sql.streaming.schemaInference = true. 此时将会开启Spark自动类型推断功能. ◆ 注意:默认Spark sql中自动类型推断为启动状态. ◆ 当读取数据的目录中出现/key=value/ 的子目录时,Spark将自动递归这…

SparkStreaming API using DataSets and DataFrames  (New) 使用流式DataSets和流式DataFrames的API ◆ 1.创建流式DataFrames和流式Datasets(重点) ◆ 2.流式DataFrames/Datasets的操作(重点) ◆ 3.启动流查询(重点) ◆ 4.管理流查询(了解) ◆ 5.监控流查询(了解) ◆ 6.使用检查点从故障中恢复(重点) 1.创建流式DataFrames和流式Datasets(重点) ◆ 输…

一.SparkSQL的进化之路 1.0以前: Shark 1.1.x开始: SparkSQL(只是测试性的)  SQL 1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x: SparkSQL 钨丝计划 1.6.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreaming(DataSet) 二.认识SparkSQL 2.…

一.SparkSQL的进化之路 1.0以前:   Shark 1.1.x开始:SparkSQL(只是测试性的)  SQL 1.3.x:          SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x:          SparkSQL 钨丝计划 1.6.x:       SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) 2.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreami…

Flink 靠什么征服饿了么工程师? 2018-08-13    易伟平 阿里妹导读:本文将为大家展示饿了么大数据平台在实时计算方面所做的工作,以及计算引擎的演变之路,你可以借此了解Storm.Spark.Flink的优缺点.如何选择一个合适的实时计算引擎?Flink凭借何种优势成为饿了么首选?本文将带你一一解开谜题. 平台现状 下面是目前饿了么平台现状架构图: 来源于多个数据源的数据写到kafka里,计算引擎主要是Storm,Spark和Flink,计算引擎出来的结果数据再落地到各种存储上.…

一.SparkSQL发展: Shark是一个为spark设计的大规模数据仓库系统,它与Hive兼容      Shark建立在Hive的代码基础上,并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来(by swapping out the physical execution engine part of Hive).这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询,但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码基线使得Shark很难优化和维护.随着我们遇到了性能优化的上限,以及集成SQL的一些复杂的分…

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()…

SparkSQL的进化之路 1.0以前: Shark 1.1.x开始: SparkSQL(只是测试性的) SQL 1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x: SparkSQL 钨丝计划 1.6.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) 1.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreaming(DataSet) 认识SparkSQL 什么是Sp…

1. 回顾和展望 1.1. Spark 编程模型的进化过程 1.2. Spark 的 序列化 的进化过程 1.3. Spark Streaming 和 Structured Streaming 2. Structured Streaming 入门案例 2.1. 需求梳理 2.2. 代码实现 2.3. 运行和结果验证 3. Stuctured Streaming 的体系和结构 3.1. 无限扩展的表格 3.2. 体系结构 4. Source 4.1. 从 HDFS 中读取数据 4.2. 从 Kaf…

使用checkpoint进行故障恢复 如果发生故障或关机,可以恢复之前的查询的进度和状态,并从停止的地方继续执行.这是使用Checkpoint和预写日志完成的.您可以使用检查点位置配置查询,那么查询将将所有进度信息(即,每个触发器中处理的偏移范围)和运行聚合(例如,示例中的wordcount)保存到检查点位置.此检查点位置必须是HDFS兼容文件系统中的路径,并且可以在启动查询时将其设置为DataStreamWriter中的选项. 具体测试代码如下: val lines =spark.readSt…

在说Spark之前,笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议,想要了解.学习.使用好Spark,Spark的官网是一个很好的工具,几乎能满足你大部分需求.同时,建议学习一下scala语言,主要基于两点:1. Spark是scala语言编写的,要想学好Spark必须研读分析它的源码,当然其他技术也不例外:2. 用scala语言编写Spark程序相对于用Java更方便.简洁.开发效率更高(后续我会针对scala语言做单独讲解).书归正传,下面整体介绍一下Spark生态圈. Apache Spar…

通常情况下,企业中会采取轮询或者随机的方式,通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据,来尽可能保证Kafka分区之间的数据是均匀分布的. 在分区数据均匀分布的前提下,如果我们针对要处理的topic数据量等因素,设计出合理的Kafka分区数量.对于一些实时任务,比如Spark Streaming/Structured-Streaming.Flink和Kafka集成的应用,消费端不存在长时间"挂掉"的情况即数据一直在持续被消费,那么一般不会产生Kafka数据积压的情况. 但…

先来一个问题,也是面试中常问的: Spark为什么会流行? 原因1:优秀的数据模型和丰富计算抽象 Spark 产生之前,已经有MapReduce这类非常成熟的计算系统存在了,并提供了高层次的API(map/reduce),把计算运行在集群中并提供容错能力,从而实现分布式计算. 虽然MapReduce提供了对数据访问和计算的抽象,但是对于数据的复用就是简单的将中间数据写到一个稳定的文件系统中(例如HDFS),所以会产生数据的复制备份,磁盘的I/O以及数据的序列化,所以在遇到需要在多个计算之间复用中间结果的操…

一.Spark-StructuredStreaming checkpointLocation 介绍 Structured Streaming 在 Spark 2.0 版本于 2016 年引入, 是基于 Spark SQL 引擎构建的可扩展且容错的流处理引擎,对比传统的 Spark Streaming,由于复用了 Spark SQL 引擎,代码的写法和批处理 API (基于 Dataframe 和 Dataset API)一样,而且这些 API 非常的简单. Structured Streamin…

一. 数据采集(要求至少爬取三千条记录,时间跨度超过一星期)数据采集到本地文件内容   爬取详见:python爬取京东评论   爬取了将近20000条数据,156个商品种类,用时2个多小时,期间中断数次   二.数据预处理:要求使用MapReduce或者kettle实现源数据的预处理,对大量的Json文件,进行清洗,以得到结构化的文本文件 在解析json时,处理了一部分,包括日期格式修改,数据格式转换等,在kettle中做去重.排序处理 三.数据统计:生成Hive用户评论数据 (1)在Hive创…

一.安装Scala插件 1.File->Settings 2.Plugins->Msrketplace->搜索Scala并安装 (或者自己下载合适的scala版本,教程:自己给idea下载Scala插件 - 我试试这个昵称好使不 - 博客园 (cnblogs.com)) 3.重启idea 二.新建Scala项目 1.新建Maven项目File->new->Project 2.pom.xml <?xml version="1.0" encoding=&…