/** */ object AppRealTime { def main(args: Array[String]): Unit = { ) { println("please input args like: seconds checkpointdir kafkaBrokerList groupId topic") System.exit() } val logger = LoggerFactory.getLogger(AppRealTime.getClass) /** * 创建Str…

从官方的Programming Guides中看到的 我理解streaming中的checkpoint有两种,一种指的是metadata的checkpoint,用于恢复你的streaming:一种是rdd的checkpoint的:下面的代码指的是第一种: // Function to create and setup a new StreamingContext def functionToCreateContext(): StreamingContext = { val ssc = new S…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎,谢谢. 在流数据的处理过程中,为了保证处理结果的可信度(不能多算,也不能漏算),需要做到对所有的输入数据有且仅有一次处理.在Spark Streaming的处理机制中,不能多算,比较容易理解.那么它又是如何作到即使数据处理结点被重启,在重启之后这些数据也会被再次处理呢? 环境搭建 为了有一个感性的认识,先运行一下简单的Spark Streaming示例.首先确认已经安装了openbsd-netcat. 运行netcat nc -lk 9999 运行spark-…

场景 现在餐厅老板已经不满足仅仅统计历史用户消费金额总数了,他想知道每个用户半年,每个月,每天,或者一小时消费的总额,来店消费的次数以及平均金额. 给出的例子计算的是每5秒,每30秒,每1分钟的用户消费金额,消费次数,平均消费. 数据格式 {"user":"zhangsan","payment":8} {"user":"wangwu","payment":7} .... 制作kafka输…

场景 餐厅老板想要统计每个用户来他的店里总共消费了多少金额,我们可以使用updateStateByKey来实现 从kafka接收用户消费json数据,统计每分钟用户的消费情况,并且统计所有时间所有用户的消费情况(使用updateStateByKey来实现) 数据格式 {"user":"zhangsan","payment":8} {"user":"wangwu","payment":7}…

Accumulators and Broadcast Variables 这些不能从checkpoint重新恢复 如果想启动检查点的时候使用这两个变量,就需要创建这写变量的懒惰的singleton实例. 下面是一个例子: def getWordBlacklist(sparkContext): if ('wordBlacklist' not in globals()): globals()['wordBlacklist'] = sparkContext.broadcast(["a", &…

spark streaming 开发实例 本文将分以下几部分 spark 开发环境配置 如何创建spark项目 编写streaming代码示例 如何调试 环境配置: spark 原生语言是scala, 我用的是spark-1.4.1-bin-hadoop2.6,可以查阅官方说明,用的是scala-2.10.1. 网上下载 scala-2.10.1 安装包.解压即可. 配置环境变量:SCALA_HOME…

Checkpointing 一个流应用程序必须全天候运行,所有必须能够解决应用程序逻辑无关的故障(如系统错误,JVM崩溃等).为了使这成为可能,Spark Streaming需要checkpoint足够的信息到容错存储系统中, 以使系统从故障中恢复. Metadata checkpointing:保存流计算的定义信息到容错存储系统如HDFS中.这用来恢复应用程序中运行worker的节点的故障.元数据包括 Configuration :创建Spark Streaming应用程序的配置信息 DStr…

目录 目录 概况 原理 API DStream WordCount示例 Input DStream Transformation Operation Output Operation 缓存与持久化 Checkpoint 性能调优 降低批次处理时间 设置合理批次时间间隔 内存调优 概况 Spark Streaming支持实时数据流的可扩展(scalable).高吞吐(high-throughput).容错(fault-tolerant)的流处理(stream processing). 架构图 特性…

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…