Window Operations 有点类似于Storm中的State,可以设置窗口的大小和滑动窗口的间隔来动态的获取当前Steaming的允许状态,可以对一段时间的数据进行处理. 如图window length 为3秒sliding interval 为2秒batch interval of the source DStream 为1秒 那么就可以通过window函数对每隔2秒,3秒内的数据进行处理 window Operations一般有两个参数window length - window的…

window(windowLength, slideInterval):返回窗口长度为windowLength,每隔slideInterval滑动一次的window DStream countByWindow(windowLength, slideInterval):返回窗口中元素的个数 reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval):对window中的元素做reduce操作 // x, y 是window中的元素 val ds1 = word…

  Choosing the threading model for an object depends on the object's function. An object that does extensive I/O might support free-threading to provide maximum response to clients by allowing interface calls during I/O latency. On the other hand, an…

https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html http://www.slideshare.net/databricks/a-deep-dive-into-structured-streaming   Structured Streaming is a scalable and fault-tolerant stream processing engine built on the…

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", &…

0 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818339Redis一点基础的东西目录 1.基础底层数据结构 2.windows下环境搭建 3.java里连接redis数据库 4.关于认证 5.redis高级功能总结1.基础底层数据结构1.1.简单动态字符串SDS定义: ...47分钟前1 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818…

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…

Overview A Quick Example Basic Concepts Linking Initializing StreamingContext Discretized Streams (DStreams) Input DStreams and Receivers Transformations on DStreams Output Operations on DStreams DataFrame and SQL Operations MLlib Operations Caching…

根据Spark官方文档中的描述,在Spark Streaming应用中,一个DStream对象可以调用多种操作,主要分为以下几类 Transformations Window Operations Join Operations Output Operations 一.Transformations 1.map(func) map操作需要传入一个函数当做参数,具体调用形式为 val b = a.map(func) 主要作用是,对DStream对象a,将func函数作用到a中的每一个元素上并生成新…