Spark WordCount的两种方式. 语言:Java 工具:Idea 项目:Java Maven pom.xml如下: <properties> <spark.version>1.2.0</spark.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId&g…

推荐系统的在线部分往往使用spark-streaming实现,这是一个很重要的环节. 在线流程的实时数据一般是从kafka获取消息到spark streaming spark连接kafka两种方式在面试中会经常被问到,说明这是重点,下面为大家介绍一下这两种方法: 第一种方式:Receiver模式 又称kafka高级api模式 效果:SparkStreaming中的Receivers,恰好kafka有发布.订阅,然而:这种方式企业不常用,说明有bug,不符合企业需求.因为:接收到的数据存储在Exe…

bin/spark-submit --help ... ... --deploy-mode DEPLOY_MODE   Whether to launch the driver program locally ("client") or                               on one of the worker machines inside the cluster ("cluster")                          …

方法一:map + reduceByKey package com.cw.bigdata.spark.wordcount import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * WordCount实现第一种方式:map + reduceByKey * * @author 陈小哥cw * @date 2020/7/9 9:59 */ object WordCount1 { def…

Spark处理后的结果数据resultDataFrame可以有多种存储介质,比较常见是存储为文件.关系型数据库,非关系行数据库. 各种方式有各自的特点,对于海量数据而言,如果想要达到实时查询的目的,使用HBase作为存储的介质是非常不错的选择. 现需求是:Spark对Hive.mysql数据源进行处理,然后将resultDataFrame写入HBase,但是HBase和Spark不在用一个环境,即结果需要通过网络IO进行二次操作.所以此篇文章会采取某些手段来实现上述要求. 将DataFrame写…

SparkStreaming接收Kafka数据的两种方式 SparkStreaming接收数据原理 一.SparkStreaming + Kafka Receiver模式 二.SparkStreaming + Kafka Direct模式 三.Direct模式与Receiver模式比较 SparkStreaming2.3+kafka 改变 四.SparkStreaming+Kafka维护消费者offset 五.实例:SparkStreaming集成Kafka,读取Kafka中数据,进行数据统计计…

1.两种方式管理偏移量并将偏移量写入redis (1)第一种:rdd的形式 一般是使用这种直连的方式,但其缺点是没法调用一些更加高级的api,如窗口操作.如果想更加精确的控制偏移量,就使用这种方式 代码如下 KafkaStreamingWordCountManageOffsetRddApi package com._51doit.spark13 import com._51doit.utils.JedisConnectionPool import org.apache.kafka.clients…

一.flume对接sparkStreaming的两种方式: Push推送的方式 Poll拉取的方式 第一种Push方式: 代码如下: package cn.itcast.spark.day5 import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.flume.FlumeUtils import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} /** * .…

概述 Spark Streaming 支持多种实时输入源数据的读取,其中包括Kafka.flume.socket流等等.除了Kafka以外的实时输入源,由于我们的业务场景没有涉及,在此将不会讨论.本篇文章主要着眼于我们目前的业务场景,只关注Spark Streaming读取Kafka数据的方式. Spark Streaming 官方提供了两种方式读取Kafka数据: 一是Receiver-based Approach.该种读取模式官方最先支持,并在Spark 1.2提供了数据零丢失(zero-d…

在进行Spark Streaming的开发时,我们常常需要将DStream转为DataFrame来进行进一步的处理, 共有两种方式,方式一: val spark = SparkSession.builder() .appName("Test") .getOrCreate() import spark.implicits._ dStream.foreachRDD{ rdd => val df = rdd.map(_.split(" ")) .map(t =>…