sparkStreaming 练习

  val updateFunc2 = (iter:Iterator[(String,Seq[Int],Option[Int])])=>{
    iter.map{case (x,y,z) =>
      //由于Some的get方法得到的还是一个Some.所以这里要在用一个get方法
      //,如果最开始的时候用的时flatmap那么这里就不用调用get方法,这里可以推测出FlatMap会把Some中的元素取出来
      Some(y.sum+z.getOrElse(0)).map(i=>(x,i)).get
     }
    // iter.flatMap { case (x, y, z) => Some(y.sum + z.getOrElse(0)).map(i => (x, i)) }
  }
时间: 2024-07-28 15:38:03

sparkStreaming 练习的相关文章

spark-streaming读kafka数据到hive遇到的问题

在项目中使用spark-stream读取kafka数据源的数据,然后转成dataframe,再后通过sql方式来进行处理,然后放到hive表中, 遇到问题如下,hive-metastor在没有做高可用的情况下,有时候会出现退出,这个时候,spark streaminG的微批作业就会失败, 然后再启重动hive-metastore进程后,作业继续正常执行,数据就有丢失. 分析如下: 第一步,观察日志发现, 我原来的代码这么写的: xx.foreachRdd(rdd=> processRdd(rdd

基于spark和sparkstreaming的word2vec

概述 Word2vec是一款由谷歌发布开源的自然语言处理算法,其目的是把words转换成vectors,从而可以用数学的方法来分析words之间的关系.Spark其该算法进行了封装,并在mllib中实现. 整体流程是spark离线训练模型,可以是1小时1训练也可以1天1训练,根据具体业务来判断,sparkstreaming在线分析. 由于历史问题,spark还在用1.5.0,接口上和2.1还是有点区别,大概看了下文档,流程上差不多 spark离线训练 如下代码,通过word2vec训练出一个模型

Spark之SparkStreaming案例

一.Spark Streaming的介绍 ??Spark Streaming是Spark 核心API的扩展,可实现实时数据流的可扩展,高吞吐量,容错流处理. 数据可以从诸如Kafka,Flume,Kinesis或TCP套接字的许多来源中获取,并且可以使用由高级功能(如map,reduce,join和window)表达的复杂算法进行处理. 最后,处理后的数据可以推送到文件系统,数据库和实时仪表板. 事实上,您可以在数据流上应用Spark的机器学习和图形处理算法. ??在内部,它的工作原理如下. S

python3+spark2.1+kafka0.8+sparkStreaming

python代码: import time from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils from operator import add sc = SparkContext(master="local[1]",appName="PythonSparkStreamingR

flume + kafka + sparkStreaming + HDFS 构建实时日志分析系统

一.Hadoop配置安装 注意:apache提供的hadoop-2.6.0的安装包是在32位操作系统编译的,因为hadoop依赖一些C++的本地库, 所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.4.1就需要重新在64操作系统上重新编译 1.修改Linux主机名 2.修改IP 3.修改主机名和IP的映射关系 ######注意######如果你们公司是租用的服务器或是使用的云主机(如华为用主机.阿里云主机等) /etc/hosts里面要配置的是内网IP地址和主机名的映射关系 4.关闭防火墙 5.s

Spark版本定制第3天:通过案例对SparkStreaming透彻理解之三

本期内容: 1 解密Spark Streaming Job架构和运行机制 2 解密Spark Streaming 容错架构和运行机制 一切不能进行实时流处理的数据都是无效的数据.在流处理时代,SparkStreaming有着强大吸引力,而且发展前景广阔,加之Spark的生态系统,Streaming可以方便调用其他的诸如SQL,MLlib等强大框架,它必将一统天下. Spark Streaming运行时与其说是Spark Core上的一个流式处理框架,不如说是Spark Core上的一个最复杂的应

第85课:基于HDFS的SparkStreaming案例实战和内幕源码解密

一:Spark集群开发环境准备 启动HDFS,如下图所示: 通过web端查看节点正常启动,如下图所示: 2.启动Spark集群,如下图所示: 通过web端查看集群启动正常,如下图所示: 3.启动start-history-server.sh,如下图所示: 二:HDFS的SparkStreaming案例实战(代码部分) package com.dt.spark.SparkApps.sparkstreaming; import org.apache.spark.SparkConf; import o

Spark版本定制第2天:通过案例对SparkStreaming透彻理解之二

本期内容: 1 解密Spark Streaming运行机制 2 解密Spark Streaming架构 一切不能进行实时流处理的数据都是无效的数据.在流处理时代,SparkStreaming有着强大吸引力,而且发展前景广阔,加之Spark的生态系统,Streaming可以方便调用其他的诸如SQL,MLlib等强大框架,它必将一统天下. Spark Streaming运行时与其说是Spark Core上的一个流式处理框架,不如说是Spark Core上的一个最复杂的应用程序.如果可以掌握Spark

SparkStreaming与Kafka整合遇到的问题及解决方案

前言 最近工作中是做日志分析的平台,采用了sparkstreaming+kafka,采用kafka主要是看中了它对大数据量处理的高性能,处理日志类应用再好不过了,采用了sparkstreaming的流处理框架 主要是考虑到它本身是基于spark核心的,以后的批处理可以一站式服务,并且可以提供准实时服务到elasticsearch中,可以实现准实时定位系统日志. 实现 Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式-Receiver与Direct的方式. 一. 基于Receiver方式

Spark源码定制第一课:通过案例对SparkStreaming透彻理解三板斧之一

第一课:通过案例对SparkStreaming透彻理解三板斧之一:解密SparkStreaming另类实验及SparkStreaming本质解析 本期导读: 1 Spark源码定制选择从SparkStreaming入手: 2 Spark Streaming另类在线实验: 3 瞬间理解SparkStreaming本质. 1.    从Spark Streaming入手开始Spark源码版本定制之路 1.1           从Spark Streaming入手Spark源码版本定制之路的理由 从