为了更好地理解Spark Streaming 子框架的处理机制,必须得要自己弄清楚这些最基本概念. 1.离散流(Discretized Stream,DStream):这是Spark Streaming对内部持续的实时数据流的抽象描述,即我们处理的一个实时数据流,在Spark Streaming中对应于一个DStream的实例. 2.批数据(batch data):这是化整为零的第一步,将实时流数据以时间片为单位进行分批,将流处理转换为时间片数据的批处理.随着持续时间的推移,这些处理结果就形成了

1. 核心概念 StreamingContext Create StreamingContext import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master) //Second(1) #表示处理的批次, 当前1秒处理一次 val ssc = new StreamingContext(conf, Second

本期内容: 1. Spark Streaming架构 2. Spark Streaming运行机制 Spark大数据分析框架的核心部件: spark Core.spark  Streaming流计算.GraphX图计算.MLlib机器学习.Spark SQL.Tachyon文件系统.SparkR计算引擎等主要部件. Spark Streaming 其实是构建在spark core之上的一个应用程序,要构建一个强大的Spark应用程序 ,spark  Streaming是一个值得借鉴的参考,spa

铭文一级: 第八章:Spark Streaming进阶与案例实战 updateStateByKey算子需求:统计到目前为止累积出现的单词的个数(需要保持住以前的状态) java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: The checkpoint directory has not been set. Please set it by StreamingContext.checkpoint(). 需求:将统计结果写入到MySQLcre

第1章 课程介绍   1-1 -导学-   1-2 -授课习惯和学习建议   1-3 -OOTB环境使用演示   1-4 -Linux环境及软件版本介绍   1-5 -Spark版本升级第2章 初识实时流处理   2-1 -课程目录   2-2 -业务现状分析   2-3 -实时流处理产生背景   2-4 -实时流处理概述   2-5 -离线计算和实时计算对比   2-6 -实时流处理框架对比   2-7 -实时流处理架构及技术选型   2-8 -实时流处理在企业中的应用第3章 分布式日志收集框

写在前面 本文主要介绍Spark Streaming基本概念.kafka集成.Offset管理 本文主要介绍Spark Streaming基本概念.kafka集成.Offset管理 一.概述 Spark  Streaming顾名思义是spark的流式处理框架,是面向海量数据实现高吞吐量.高可用的分布式实时计算.关于spark的安装可以参考Spark入门.Spark Streaming并非像Storm那样是真正的流式计算,两者的处理模型在根本上有很大不同:Storm每次处理一条消息,更多详细信息可

Dataflow编程模型和spark streaming结合 主要介绍一下Dataflow编程模型的基本思想,后面再简单比较一下Spark  streaming的编程模型 == 是什么 == 为用户提供以流式或批量模式处理海量数据的能力,该服务的编程接口模型(或者说计算框架)也就是下面要讨论的dataflow model 流式计算框架处理框架很多,也有大量的模型/框架号称能较好的处理流式和批量计算场景,比如Lambda模型,比如Spark等等,那么dataflow模型有什么特别的呢? 这就要要从

一.基础核心概念 1.StreamingContext详解 (一) 有两种创建StreamingContext的方式:             val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master);             val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)); StreamingContext, 还可以使用已有的SparkContext来创建         

本期内容 : Spark Streaming中的空RDD处理 Spark Streaming程序的停止 由于Spark Streaming的每个BatchDuration都会不断的产生RDD,空RDD有很大概率的,如何进行处理将影响其运行的效率.资源的有效使用. Spark Streaming会不断的接收数据,在不清楚接收的数据处理到什么状态,如果你强制停止掉的话,会涉及到数据不完整操作或者一致性相关问题. 一. Spark Streaming中的空RDD处理 : ForEachRDD是产生Ds