近年来,大数据的计算引擎越来越受到关注,spark作为最受欢迎的大数据计算框架,也在不断的学习和完善中.在Spark2.x中,新开放了一个基于DataFrame的无下限的流式处理组件--Structured Streaming,它也是本系列的主角,废话不多说,进入正题吧! 简单介绍 在有过1.6的streaming和2.x的streaming开发体验之后,再来使用Structured Streaming会有一种完全不同的体验,尤其是在代码设计上. 在过去使用streaming时,我们很容易的理解…

上篇了解了一些基本的Structured Streaming的概念,知道了Structured Streaming其实是一个无下界的无限递增的DataFrame.基于这个DataFrame,我们可以做一些基本的select.map.filter操作,也可以做一些复杂的join和统计.本篇就着重介绍下,Structured Streaming支持的输入输出,看看都提供了哪些方便的操作. 数据源 Structured Streaming 提供了几种数据源的类型,可以方便的构造Steaming的Dat…

Structured Streaming最主要的生产环境应用场景就是配合kafka做实时处理,不过在Strucured Streaming中kafka的版本要求相对搞一些,只支持0.10及以上的版本.就在前一个月,我们才从0.9升级到0.10,终于可以尝试structured streaming的很多用法,很开心~ 引入 如果是maven工程,直接添加对应的kafka的jar包即可: <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupI…

Spark Streaming揭秘 Day29 深入理解Spark2.x中的Structured Streaming 在Spark2.x中,Spark Streaming获得了比较全面的升级,称为Structured Streaming,和之前的很不同,功能更强大,效率更高,跟其他的组件整合性也更好. 连续应用程序continuous application 首先,也是最重要的,在2.x中,提出了一个叫做continuous applications连续应用程序的概念. 如下图所示,数据从Kaf…

目录 Overview Quick Example Programming Model Basic Concepts Handling Event-time and Late Data Fault Tolerance Semantics API using Datasets and DataFrames Creating streaming DataFrames and streaming Datasets Input Sources Schema inference and partition…

流式(streaming)和批量( batch):流式数据,实际上更准确的说法应该是unbounded data(processing),也就是无边界的连续的数据的处理:对应的批量计算,更准确的说法是bounded data(processing),亦即有明确边界的数据的处理. 近年来流式计算框架编程接口的标准化,傻瓜化,SQL化日渐有走上台面的趋势.各家计算框架都开始认真考虑相关的问题,俨然成为大家竞争的热点方向. Dataflow模型:是谷歌在处理无边界数据的实践中,总结的一套SDK级别的解…

简介 Structured Streaming is a scalable and fault-tolerant stream processing engine built on the Spark SQL engine. You can express your streaming computation the same way you would express a batch computation on static data. The Spark SQL engine will t…

在Spark2.x中,Spark Streaming获得了比较全面的升级,称为Structured Streaming,和之前的很不同,功能更强大,效率更高,跟其他的组件整合性也更好. 连续应用程序continuous application 首先,也是最重要的,在2.x中,提出了一个叫做continuous applications连续应用程序的概念.如下图所示,数据从Kafka中流进来,通过ETL操作进行数据清洗,清洗出来作为目标数据进行进一步处理,可能是机器学习,也可能是交互式查询,也有可…

Structured Streaming 编程指南 概述 快速示例 Programming Model (编程模型) 基本概念 处理 Event-time 和延迟数据 容错语义 API 使用 Datasets 和 DataFrames 创建 streaming DataFrames 和 streaming Datasets Input Sources (输入源) streaming DataFrames/Datasets 的模式接口和分区 streaming DataFrames/Dataset…

目录 Part V. Streaming Stream Processing Fundamentals Structured Streaming Basics Event-Time and Stateful Processing Unsupported Operations Starting Streaming Queries Structured Streaming in Production Dstream Part V. Streaming 版本以2.2的Structured Stream…