SparkStreaming-Kafka-Redis-集成-基础参考资料 Overview - Spark 2.2.0 Documentation Spark Streaming + Kafka Integration Guide - Spark 2.2.0 Documentation Spark Streaming + Kafka Integration Guide (Kafka broker version 0.8.2.1 or higher) - Spark 2.2.0 Documenta…

一.前述 SparkStreamin是流式问题的解决的代表,一般结合kafka使用,所以本文着重讲解sparkStreaming+kafka两种模式. 二.具体 1.Receiver模式    原理图:  receiver模式理解: 在SparkStreaming程序运行起来后,Executor中会有receiver tasks接收kafka推送过来的数据.数据会被持久化,默认级别为MEMORY_AND_DISK_SER_2,这个级别也可以修改.receiver task对接收过来的数据进行存储…

日志格式202.108.16.254^A1546795482.600^A/cntv.gif?appId=3&areaId=8213&srcContId=2535575&areaType=1&srcContName=%E5%88%87%E7%89%B9%E9%87%8C%E6%A2%85%E5%BC%80%E4%BA%8C%E5%BA%A6+%E5%8D%B0%E5%BA%A64-1%E5%A4%A7%E8%83%9C%E6%B3%B0%E5%9B%BD%E5%96%9C%E…

这里面包含了如何在kafka+sparkStreaming集成后的开发,也包含了一部分的优化. 一:说明 1.官网 指导网址:http://spark.apache.org/docs/1.6.1/streaming-kafka-integration.html 2.SparkStream+kafka Use Receiver 内部使用kafka的high lenel consumer API consumer offset 只能保持到zk/kafka中,只能通过配置进行offset的相关操作 D…

最近有个需求,实时统计pv,uv,结果按照date,hour,pv,uv来展示,按天统计,第二天重新统计,当然了实际还需要按照类型字段分类统计pv,uv,比如按照date,hour,pv,uv,type来展示.这里介绍最基本的pv,uv的展示. id uv pv date hour 1 155599 306053 2018-07-27 18 关于什么是pv,uv,可以参见这篇博客:https://blog.csdn.net/petermsh/article/details/78652246 1.…

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏…

Spark Streaming+Kafka 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些…

1.说明 虽然DStream可以转换成RDD,但是如果比较复杂,可以考虑使用SparkSQL. 2.集成方式 Streaming和Core整合: transform或者foreachRDD方法 Core和SQL整合: RDD <==> DataFrame 互换 3.程序 package com.sql.it import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.storage.StorageLevel import org…

本项目是为网站日志流量分析做的基础:网站日志流量分析系统,Kafka.HBase集群的搭建可参考:使用Docker搭建Spark集群(用于实现网站流量实时分析模块),里面有关于该搭建过程 本次对接Kafka及HBase是基于使用Docker搭建Spark集群(用于实现网站流量实时分析模块)搭建的6个Docker容器来实现的对接. 代码地址:https://github.com/Simple-Coder/sparkstreaming-demo 一.SparkStreaming整合Kafka 1.m…

SparkStreaming+Kafka整合 1.需求 使用SparkStreaming,并且结合Kafka,获取实时道路交通拥堵情况信息. 2.目的 对监控点平均车速进行监控,可以实时获取交通拥堵情况信息.相关部门可以对交通拥堵情况采取措施. e.g.1.通过广播方式,让司机改道. 2.通过实时交通拥堵情况数据,反映在一些APP上面,形成实时交通拥堵情况地图,方便用户查询. 3.架构 1.客户端产生数据,并且把数据发送到Kafka集群的spark-real-time-vehicle-log的t…