一. transformation操作概览 Transformation Meaning map 对传入的每个元素,返回一个新的元素 flatMap 对传入的每个元素,返回一个或多个元素 filter 对传入的元素返回true或false,返回的false的元素被过滤掉 union 将两个DStream进行合并 count 返回元素的个数 reduce 对所有values进行聚合 countByValue 对元素按照值进行分组,对每个组进行计数,最后返回<K, V>的格式 reduceByKe…

一.output操作 1.output操作 DStream中的所有计算,都是由output操作触发的,比如print().如果没有任何output操作,那么,压根儿就不会执行定义的计算逻辑. 此外,即使你使用了foreachRDD output操作,也必须在里面对RDD执行action操作,才能触发对每一个batch的计算逻辑.否则,光有 foreachRDD output操作,在里面没有对RDD执行action操作,也不会触发任何逻辑. 2.output操作概览 二.foreachRDD 1.…

Spark Streaming揭秘 Day24 Transformation和action图解 今天我们进入SparkStreaming的数据处理,谈一下两个重要的操作Transfromation和action背后的故事. InputReceiver 根据前面的课程,我们知道Transformation是逻辑级别的状态转换,并没有真的发生. 让我们从第一个Transformation,也就是SocketTextStream开始. 这里需要注意的是,这里返回的是字符串类型,这个是通过convert…

1 Overview 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, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis, or TCP…

简介: SparkStreaming是一套框架. SparkStreaming是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的,具备容错机制的实时流数据处理. 支持多种数据源获取数据: Spark Streaming接收Kafka.Flume.HDFS等各种来源的实时输入数据,进行处理后,处理结构保存在HDFS.DataBase等各种地方. Dashboards:图形监控界面,Spark Streaming可以输出到前端的监控页面上. *使用的最多的是kafka+Spark Streamin…

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…

第1章 Spark Streaming 概述1.1 什么是 Spark Streaming1.2 为什么要学习 Spark Streaming1.3 Spark 与 Storm 的对比第2章 运行 Spark Streaming第3章 架构与抽象第4章 Spark Streaming 解析4.1 初始化 StreamingContext4.2 什么是 DStreams4.3 DStream 的输入4.3.1 基本数据源4.3.2 高级数据源4.4 DStream 的转换4.4.1 无状态转化操作…

A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous stream of data.Dstream本质就是离散化的stream,将stream离散化成一组RDD的list,所以基本的操作仍然是以RDD为基础下面看到DStream的基本定义,对于普通的…

DStream是类似于RDD概念,是对数据的抽象封装.它是一序列的RDD,事实上,它大部分的操作都是对RDD支持的操作的封装,不同的是,每次DStream都要遍历它内部所有的RDD执行这些操作.它可以由StreamingContext通过流数据产生或者其他DStream使用map方法产生(与RDD一样) time属性对DStream而言非常重要,DStream里面的RDD就是通过某个时间间隔产生的,而且以产生的时间为索引.所以在访问DStream的某个RDD时,实际上是访问它在某个时间点的RDD…

1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re…