spark streaming多个输入DStream并行运行的问题 [问题点数:100分]

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Spark Streaming自定义数据源-实现自定义输入DStream和接收器
Spark Streaming<em>输入</em>DStream也可以用自定义的方式创建。你需要做的只是实现一个自定义的接收器(receiver),以便从自定义的数据源接收数据,然后将数据推入Spark中
Spark学习笔记(26)在DStream的Action操作之外也可能产生Job操作
本期内容: 1. Spark Streaming产生Job的机制 2. Spark Streaming的其它产生Job的方式  1. Spark Streaming产生Job的机制 Scala程序中,函数可以作为参数传递,因为函数也是对象。有函数对象不意味着函数马上就<em>运行</em>。Spark Streaming中,常利用线程的run来调用函数,从而导致函数的最终<em>运行</em>。 S
Spark Streaming(二十七)DStream的转换、输出、缓存持久化、检查点
定义 DStream的转换其实就是对间隔时间内DStream数据流的RDD进行转换操作并返回去一个新的DStream。 DStream转换 DStream转换语法跟RDD的转换语法非常类似,但DStream有它自己的一些特殊的语法,如updateStateByKey()、transform()、以及各种Window语法。 转换 意思 map(func) 将DStream上的每个RD...
SparkStreaming运行机制和架构详解
本篇博文将从以下几点组织文章: 1. 解密Spark Streaming<em>运行</em>机制 2. 解密Spark Streaming架构 一:解密Spark Streaming<em>运行</em>机制 1. DAG生成模板 :DStreamGrapha) Spark Streaming中不断的有数据流进来,他会把数据积攒起来,积攒的依据是以Batch Interval的方式进行积攒的,例如1秒钟,但是这1秒钟
Spark Streaming中并行运行任务
在<em>运行</em>Spark Streaming程序时,有时我们需要<em>并行</em>化任务的执行。比如任务A需要每隔5s输出计算结果,任务B用到了时间窗口,每隔1hour计算一次并输出结果。如果全部串行<em>运行</em>的话,在<em>运行</em>任务B时,任务A就会被阻塞。可能B的执行需要3分钟,那这三分钟内A的计算结果就不能被实时看到了。在Spark程序内部(即每个Application中),任务是可以<em>并行</em><em>运行</em>的。这个官网上有比较详细的介绍。但是S
spark streaming 同时处理两个不同kafka集群的数据
如题,总是不那么完美,要处理的数据在两个不同的kafka集群里面,日子得过,<em>问题</em>也得解决,我们创建两个DStream,连接两个不同的kafka集群的不同topic,然后再把这两个DStream union在一起处理,代码如下: package com.kingnet import java.util import org.apache.<em>spark</em>.SparkConf import org.a
Spark Streaming介绍,DStream,DStream相关操作(来自学习资料)
一、 Spark Streaming介绍1. SparkStreaming概述1.1. 什么是Spark StreamingSpark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍,Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。SparkStreaming支持的数据<em>输入</em>源很多,例如:Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单
7.spark Streaming 技术内幕 : 从DSteam到RDD全过程解析
7.<em>spark</em> Streaming 技术内幕 : 从DSteam到RDD全过程解析 原创文章,转载请注明:转载自 周岳飞博客(http://blog.csdn.net/zhouzx2010)   上篇博客讨论了Spark Streaming 程序动态生成Job的过程,并留下一个疑问: JobScheduler将动态生成的Job提交,然后调用了Job对象的run方法,最后run方法的
Spark Streaming中的操作函数分析
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、Transformations1、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
spark解决方案系列--------1.spark-streaming实时Join存储在HDFS大量数据的解决方案
<em>spark</em>-<em>streaming</em>实时接收数据并处理。一个非常广泛的需求是<em>spark</em>-<em>streaming</em>实时接收的数据需要跟保存在HDFS上的大量数据进行Join。要实现这个需求保证实时性需要解决以下几个<em>问题</em>: 1.<em>spark</em>-<em>streaming</em>的数据接收间隔往往很小,比如只有几秒钟。HDFS上的数据如果很大的话,不能每个接收batch都从HDFS读取数据,避免频繁大量磁盘I/O 2.HDFS大量
Spark学习笔记(18)Spark Streaming中空RDD处理
本期内容: 1 Spark Streaming中的空RDD处理 2 Spark Streaming程序的停止 1 Spark Streaming中的空RDD处理      在Spark Streaming应用程序中,无论使用什么 DStream,底层实际上就是操作RDD。 从一个应用程序片段开始,进行剖析: ...     val lines = ss
【Spark八十四】Spark Streaming中DStream和RDD之间的关系
<em>问题</em>:在一个时间间隔中,Spark Streaming接收到的数据会生成几个RDD?   测试发现,在一个batchInterval中,会产生一个RDD,但是这个结论只是看到的现象。 如果在给定的batchInterval中,数据量非常大,Spark Streaming会产生多少个RDD,目前还不确定,只能通过看源代码才能确定了。   答案很确定,一个batchInterval产生且...
Spark-Streaming的基本原理以及预写日志机制和checkpoint
首先我们要先了解什么是Spark-Streaming: Spark Streaming是Spark Core API的一种扩展,它可以用于进行大规模、高吞吐量、容错的实时数据流的处理。它支持从很多种数据源中读取数据,比如Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis或者是TCP Socket。并且能够使用类似高阶函数的复杂算法来进行数据处理,比如map、reduce、joi...
Spark修炼之道(进阶篇)——Spark入门到精通:第十三节 Spark Streaming—— Spark SQL、DataFrame与Spark Streaming
主要内容 Spark SQL、DataFrame与Spark Streaming 1. Spark SQL、DataFrame与Spark Streaming源码直接参照:https://github.com/apache/<em>spark</em>/blob/master/examples/src/main/scala/org/apache/<em>spark</em>/examples/<em>streaming</em>/SqlNetworkW
Spark源码解析:DStream
0x00 前言 本篇是Spark源码解析的第二篇,主要通过源码分析Spark Streaming设计中最重要的一个概念——DStream。 本篇主要来分析Spark Streaming中的Dstream,重要性不必多讲,明白了Spark这个几个数据结构,容易对Spark有一个整体的把握。和RDD那篇文章类似,虽说是分析Dstream,但是整篇文章会围绕着一个具体的例子来展开。算是对Spark S
【Spark五十八】Spark Streaming详解(重点窗口计算)
前面有几篇关于Spark Streaming的博客,那会只是作为Spark入门,快速体验Spark之用,只是照着葫芦画瓢。本文结合Spark官网上Spark Streaming的编程指南对Spark Streaming进行介绍 StreamingContext 如同SparkContext一样,StreamingContext也是Spark Streaming应用程序通往Spark集群的通...
Spark Streaming:缓存与持久化机制
Spark Streaming:缓存与持久化机制
SparkStreaming部分:OutPutOperator类,SaveAsTextFile算子(实际上底层调用textFileStream读取的,调用dstream保存的)【Java版纯代码】
package <em>streaming</em>Operate.output; import java.util.Arrays; import org.apache.<em>spark</em>.SparkConf; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.<em>spark</em>.<em>streaming</em>.Durations; ...
SparkStreaming在启动执行步鄹和DStream的理解
目录:SparkStreaming启动执行步鄹:DStream和Rdd的理解Linux中发送数据SparkStreaming代码如下结果展示:————————————————————————————————————————–SparkStreaming启动执行步鄹:1、加载SparkConf和StreamingContext 2、建立DStream接收器val lines = ssc.socket
Spark修炼之道(进阶篇)——Spark入门到精通:第十一节 Spark Streaming—— DStream Transformation操作
本节主要内容本节部分内容来自官方文档:http://<em>spark</em>.apache.org/docs/latest/<em>streaming</em>-programming-guide.html DStream Transformation操作 1. Transformation操作 Transformation Meaning map(func) 对DStream中的各个元素进行func函数操作,然后
Spark修炼之道(进阶篇)——Spark入门到精通:第十二节 Spark Streaming—— DStream Window操作
作者:周志湖 微信号:zhouzhihubeyond本节主要内容 Window Operation 入门案例 1. Window OperationSpark Streaming提供窗口操作(Window Operation),如下图所示: 上图中,红色实线表示窗口当前的滑动位置,虚线表示前一次窗口位置,窗口每滑动一次,落在该窗口中的RDD被一起同时处理,生成一个窗口DStream(wind
SparkStreaming项目(实时统计每个品类被点击的次数)
1、项目的流程:2、需求实时统计每个品类被点击的次数(用饼状图展示):3、分析设计项目新建一个Maven项目:pom文件:&amp;lt;?xml version=&quot;1.0&quot; encoding=&quot;UTF-8&quot;?&amp;gt; &amp;lt;project xmlns=&quot;http://maven.apache.org/POM/4.0.0&quot; xmlns:xsi=&quot;http://www.w3.org/20...
RDD的join和Dstream的join有什么区别?
有人在知识星球里问:浪院长,RDD的join和Dstream的join有什么区别?浪尖的回答:DStream的join底层就是rdd的join。下面,我们就带着疑问去验证...
spring-sparkstreaming-kafka10集成实现以及可能出现的部分问题(DirectKafkaInputDStream 无法序列化)
本文所研究的<em>spark</em>-<em>streaming</em>代码版本为2.3.0-SNAPSHOT <em>spark</em>-<em>streaming</em>为了匹配0.10以后版本的kafka客户端变化推出了一个目前还是Experimental状态的<em>spark</em>-<em>streaming</em>-kafka-0-10客户端,由于老的0.8版本无法支持kerberos权限校验,需要研究下<em>spark</em>-<em>streaming</em>-kafka-0-10的源码实现以及系统架...
Spark Streaming实现实时WordCount,DStream的使用,updateStateByKey(func)实现累计计算单词出现频率
一、 实战1.用Spark Streaming实现实时WordCount 架构图: 说明:在hadoop1:9999下的nc上发送消息,消费端接收消息,然后并进行单词统计计算。* 2.安装并启动生成者 * 首先在一台Linux(ip:192.168.10.101)上用YUM安装nc工具 yum install -y nc启动一个服务端并监听9999端口 nc -lk 99992.编
Spark Streaming中的操作函数
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 TransformationsWindow OperationsJoin OperationsOutput 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
Spark组件之Spark Streaming学习6--如何调用Dstream里面的getOrCompute方法?
更多代码请见:https://github.com/xubo245/SparkLearning1解释 下图中有getOrCompute在 在Dstream中有对getOrCompute的定义,但是是 private[<em>streaming</em>] 的,所以需要在<em>streaming</em>包下才能调用 : private[<em>streaming</em>] final def getOrCompute(time: Time
Sparkstreaming是如何获取数据组成Dstream的源码浅析
前面一篇文章介绍了SparkStreaming是如何不停的循环submitJob的, 连接: http://humingminghz.iteye.com/admin/blogs/2308711 既然已经知道了Spark Streaming如何循环处理, 那么我们就要看一下处理过程中是怎么获取到Dstream的, 用简单的socketTextStream 来做一个列子, 入口: [co...
Spark Streaming 不同Batch任务可以并行计算么?
关于Spark Streaming中的任务有如下几个概念: Batch Job Stage Task 其实Stage,Task都是Spark Core里就有的概念,Job 在Streaming和Spark Core里的概念则是不一致的。Batch则是Streaming特有的概念。 在Streaming中,一个ForeachRDD形成一个Job,每个Jo...
Spark学习笔记:DStream基本工作原理
DStream基本工作原理及批处理时间间隔
Spark Streaming 流计算优化记录(3)-控制流量与join的地点
关于Spark Streaming优化的各种叽里呱啦记录, 这一次是从跑不动, 一直优化到能每秒解决6万条<em>输入</em>消息以及3G数据的Inner Join. 大数据,流计算,<em>spark</em>,kafka,hadoop
SparkStream:2)Window窗体相关操作
SparkStreaming之window滑动窗口应用,Spark Streaming提供了滑动窗口操作的支持,从而让我们可以对一个滑动窗口内的数据执行计算操作。每次掉落在窗口内的RDD的数据,会被聚合起来执行计算操作,然后生成的RDD,会作为window DStream的一个RDD。 网官图中所示,就是对每三秒钟的数据执行一次滑动窗口计算,这3秒内的3个RDD会被聚合起来进行处理,然后
Spark Streaming详解----概述、基本概念、性能调优
本文章主要讲述SparkStreaming概念原理、基本概念、以及调优等一些知识点。1      概述1.1  SparkStreaming是什么Spark Streaming 是个批处理的流式(实时)计算框架。其基本原理是把<em>输入</em>数据以某一时间间隔批量的处理,当批处理间隔缩短到秒级时,便可以用于处理实时数据流。   支持从多种数据源获取数据,包括Kafk、Flume、Twitter、ZeroMQ、...
spark流数据处理:Spark Streaming的使用
 本文讲解Spark流数据处理之Spark Streaming。本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,Spark 2.0预览版也已发布,Spark发展如此迅速,请随时关注Spark Streaming官方文档以了解最新信息。 文中对Spark Streaming的讲解主要使用到Scala语言,其他语言请参考官方文档,这点请知晓。 概述 Spark Streaming是Spark
Spark Streaming输入流和接收器
<em>输入</em> DStreams 是指<em>输入</em>数据从流的源数据接收到的 DStream。在入门示例中,lines 是一个<em>输入</em>DStream,因为它代表着从 netcat 服务器接收到的数据的流。每一个<em>输入</em>DStream(除了 file stream 之外)都与与一个 Receiver对象关联,它从数据源中获取数据,并且存储到Spark的内存中用于处理。 Spark Streaming 提供了两种内置的数据源:...
Spark-Streaming之transform操作,实时黑名单过滤案例
Transform操作,应用在DStream上时,可以用于执行任意的RDD到RDD的转换操作。它可以用于实现,DStream API中所没有提供的操作。比如说,DStream API中,并没有提供将一个DStream中的每个batch,与一个特定的RDD进行join的操作。但是我们自己就可以使用transform操作来实现该功能。 DStream.join(),只能join其他DStream。在
SparkStreaming部分:OutPutOperator类,SaveAsHadoopFile算子(实际上底层调用textFileStream读取的,跟前两种有一些区别)【Java版纯代码】
package <em>streaming</em>Operate.output; import java.util.Arrays; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat; import org.apa...
spark-streaming入门(一)
<em>spark</em>-<em>streaming</em>官方提供的资料还是很全的,不多说,直接开始官方文档阅读,由于每个人对英文中一些细节理解不通,所以附上原文,以后还会慢慢跟进,因为官方中有许多细节是自己平时使用时不曾了解到的。 Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput,
通过案例对SparkStreaming透彻理解(2)
本博文主要内容包括:  1. Spark Streaming架构  2. Spark Streaming<em>运行</em>机制一、Spark Streaming的架构分析:1、SparkStreaming<em>运行</em>时更像SparkCore上的应用程序,SparkStreaming程序启动后会启动很多job,每个batchIntval、windowByKey的job、框架<em>运行</em>启动的job。例如,Receiver启动时也启
Spark Streaming中的基本操作函数实例
Spark Streaming中的基本操作函数实例欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导...
Spark Streaming中,增大任务并发度的方法有哪些?
Spark Streaming中,增大任务并发度的方法有哪些? 0 准备阶段 Q: 在Spark集群中,集群的节点个数、RDD分区个数、CPU内核个数三者与<em>并行</em>度的关系是什么? 我们先梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念: File, Block, Split, Task, Partition, RDD以及节点数、Executor数、core数目的关系。
Spark Streaming 教程文档--概述、基本概念、性能调优
SparkStreaming教程 本文章主要讲述SparkStreaming概念原理、基本概念、以及调优等一些知识点。 1      概述 1.1  SparkStreaming是什么 Spark Streaming 是个批处理的流式(实时)计算框架。其基本原理是把<em>输入</em>数据以某一时间间隔批量的处理,当批处理间隔缩短到秒级时,便可以用于处理实时数据流。    支持从多种数据源获取数据,包括
【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL
几点总结: 1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation,类似于RDD的action,会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法 2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数(是一个RDD[T]=&amp;gt;Unit的函数类型),这样,当foreachRDD方法在每个Worker上执行...
Spark Streaming广播变量更新问题
最近在使用Spark Streaming进行流式计算过程中,遇到在过滤函数中需要用到外部过滤条件列表,且列表会随时更新,一开始只是在main函数中获取过滤条件列表,但是后来发现<em>streaming</em>程序每次触发并非重新执行一遍main函数,部分代码(个人理解为非<em>spark</em> DAG有向图中rdd依赖链中的代码,也就是在driver端执行的这一部分)只会在<em>streaming</em>程序启动的时候执行一次,因此也就...
spark从入门到放弃五十三:Spark Streaming(13)缓存于持久化
与RDD 类似,<em>spark</em> Streaming 也可以让开发人员手动控制,将数据流中的数据持久化到内存中。对DStream 调用persist ( ) 方法,就可以让<em>spark</em> Streaming 自动将该数据流中的所有产生的RDD 都持久化到内存中。如果要对于一个DStream 多次执行操作,那么对DStream 持久化是非常有用的。因为多次操作,可以共享一份数据。 对于基于窗
整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
Spark中的Window滑动窗口之热点搜索词滑动统计!
package com.bynear.<em>spark</em>_Streaming; import org.apache.<em>spark</em>.SparkConf; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.<em>spark</em>.api.jav...
Spark streaming基于kafka 以Receiver方式获取数据 原理和案例实战
本博文讲述的内容主要包括:1,SparkStreaming on Kafka Receiver 工作原理机制 2,SparkStreaming on Kafka Receiver案例实战 3,SparkStreaming on Kafka Receiver源码解析一:SparkStreaming on Kafka Receiver 简介:1、Spark-Streaming获取kafka数据的两种
Spark Streaming使用Flume作为数据源
官网地址: Flume Integration Guide 1、Spark Streaming 2.3.1适配 Flume 1.6.0,在Spark Streaming 2.3.0之后对flume的支持已被标记为过时。主要由于flume直接对接Spark Streaming 会造成Spark Streaming压力过大,特别是高峰期的时候(在之间加一层消息队列会好得多)。但由于很多公司可能仍然在用...
spark-streaming学习笔记总结
基本介绍 Spark创建流式应用的本质,还是依赖了<em>spark</em>最核心的那些技术,只是在这些技术上又封装了一层流式接口。 Spark的<em>streaming</em>机制简单来说,就是将连续的时间序列切割成不同的离散时间段。针对某个时间段,将该时间段内的所有<em>输入</em>数据组成一个RDD,接下来的工作就如同一个传统的sprark应用一样,对这个RDD进行各种变换,直到最终输出数据。可以认为,Spark Streamin
[Spark streaming举例]-- 实时统计并且存储到mysql数据库中
举例 package com.scala.my import org.apache.<em>spark</em>.SparkConf import org.apache.<em>spark</em>.<em>streaming</em>.Durations import org.apache.<em>spark</em>.<em>streaming</em>.StreamingContext /**  *   * @author root  * 测试步骤:  *    1\打开h...
spark笔记之DStream操作实战
5.1 SparkStreaming接受socket数据,实现单词计数WordCount5.1.1 架构图 5.1.2 实现流程 (1)安装并启动生产者 首先在linux服务器上用YUM安装nc工具,nc命令是netcat命令的简称,它是用来设置路由器。我们可以利用它向某个端口发送数据。 yum install -y nc (2)通过netcat工具向指定的端口发送数据      ...
reduceByKeyAndWindow实现基于滑动窗口的热点搜索词实时统计(Java版本)
package gh.<em>spark</em>.SparkStreaming; import java.util.List; import org.apache.<em>spark</em>.SparkConf; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.function.Function; im
Spark疑问3之spark 如何并行执行多个Job?
使用Spark的时候一般都是一个application的Job串行执行,如何<em>并行</em>执行? 如何提高<em>spark</em>对计算资源(CPU和内存等)的利用率? 1M数据10个action或者更多的action,如果串行效率低,如何<em>并行</em>执行job?-star
Spark Streaming大规模流式处理
1.1概述: Spark Streaming架构概述和原理 Spark Streaming案例集锦 源码分析与性能优化1.2 Spark Streaming架构概述和原理 What is Spark Streaming? 是规模的,可伸缩的,实时流处理。 Spark Streaming的数据来源除了上述kafka,flume,HD
第90讲,Spark streaming基于kafka 以Receiver方式获取数据 原理和案例实战
1:SparkSteaming基于kafka的方式,主要有俩种,即Receiver和Derict,基于Receiver的方式,是<em>spark</em>Streaming给我们提供了kafka访问的高层api的封装,而基于Direct的方式,就是直接访问,在<em>spark</em>Steaming中直接去操作kafka中的数据,不需要前面的高层api的封装。而Direct的方式,可以进行更好的控制! 2:实际上做kafka
第102讲: 动手实战Spark Streaming自定义Receiver并进行调试和测试
1:SparkStreaming虽然说已经支持了很多不同类型的数据来源。但是有时候可能我们的一些数据来源非常特殊 ,不是它天然默认支持的,这时候就要自定义Receiver。而自定义Receiver,一般都是基于网络的方式。因为你传数据的话,一般是从另外一个网络端口传过来,至于传的协议是另外一码事。 2:从本质上来说,SparkStreaming中的所有Receiver,都是自定义的Receive
SparkStreaming 架构及案例实现
一、概述        Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍,Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。        Spark Streaming支持的数据<em>输入</em>源很多,例如:Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据<em>输入</em>后可以用Spark的高度抽象原语如:map、reduc...
spark多个application的同时运行
在<em>spark</em>的Job Scheduling中介绍了<em>spark</em><em>多个</em>任务同时执行,相关链接为: https://<em>spark</em>.apache.org/docs/1.2.0/job-scheduling.html     <em>spark</em>要实现<em>多个</em>application同时<em>运行</em>,涉及到<em>多个</em>application的资源共享。在<em>spark</em> on yarn模式下,yarn可以用来管理集群资源。为了能够比较好的利
【十】Spark Streaming中transform、leftjoin的使用Local模式(使用Scala语言)
transform方法把DStream转换成新的RDD 需求:黑名单过滤。 访问日志 ==&amp;gt;DStream 20180718,sid 20180718,lee 20180718,leo       ==&amp;gt;(sid:20180718,sid)(lee:20180718,lee)(leo:20180718,leo)   leftjoin 黑名单表 ==&amp;gt;RDD l...
Spark Streaming源码解读之RDD生成全生命周期详解
本篇博客将详细探讨DStream模板下的RDD是如何被创建,然后被执行的。在开始叙述之前,先来思考几个<em>问题</em>,本篇文章也就是基于此<em>问题</em>构建的。 1. RDD是谁产生的? 2. 如何产生RDD? 带着这两个<em>问题</em>开启我们的探索之旅。 一:实战WordCount源码如下:object WordCount { def main(args:Array[String]): Unit ={
Spark之sparkStream实时监控端口读取数据存入到HDFS
<em>spark</em>Stream实际上就是为实时操作生成的数据提供服务的。 下面给大家介绍:通过监控虚拟机9999端口,当那边<em>输入</em>单词时,这边会对它进行实时的一个单词计数,并将结果存入到hdfs. 一,过程分析: maven的依赖: org.apache.<em>spark</em>
spark-streaming入门(二)
Input DStreams and Receivers Input DStreams are DStreams representing the stream of input data received from <em>streaming</em> sources. In the quick example, lines was an input DStream as it represented th
如何将spark streaming处理结果保存到关系型数据库中
<em>spark</em> <em>streaming</em>是一个分布式高可靠的准实时处理系统,其数据源可以flume、Hdfs、kafka等,其结果可以保存到关系型数据库,HDFS上。保存到HDFS上相对简单,一句话就可以搞定,但是要保存到关系数据库中,相对比较麻烦,既要链接数据库,又要知道数据字段。 我们首先写个wordcount程序测试一下,通过网络发数据到<em>spark</em> <em>streaming</em> 发数据程序如下 impor
使用Spark Streaming处理爬取的数据(问题总结)
一 .背景        使用java爬取所需的数据,使用<em>spark</em> <em>streaming</em>处理数据后,存入数据库(用的mysql,但不推荐,有很大的后遗症),使用web重新展示出来。二 .代码     1.原先的想法与实现 数据库连接池的定义(时间自定义) package org.com.wh;import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource; impor
Spark Streaming 流计算优化记录(2)-不同时间片数据流的Join
关于Spark Streaming优化的各种叽里呱啦记录, 这一次是从跑不动, 一直优化到能每秒解决6万条<em>输入</em>消息以及3G数据的Inner Join. 大数据,流计算,<em>spark</em>,kafka,hadoop
SparkStreaming之窗口函数
WindowOperations(窗口操作)          Spark还提供了窗口的计算,它允许你使用一个滑动窗口应用在数据变换中。下图说明了该滑动窗口。 如图所示,每个时间窗口在一个个DStream中划过,每个DSteam中的RDD进入Window中进行合并,操作时生成为 窗口化DSteam的RDD。在上图中,该操作被应用在过去的3个时间单位的数据,和划过了2个时间单位。这说明
SparkStreaming中的窗口操作
SparkStreaming中的reduceByWindow窗口操作:  统计当前10S长度窗口中的数,每隔5S接收的数据格式是:楼下的也是用的以下数据112package <em>spark</em>.<em>streaming</em>.<em>spark</em>Streaming.havaState import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.<em>spark</em>.SparkConf...
spark数据流的合并与分支
<em>spark</em>数据流(data flow)的合并可以通过union来实现。先测试一下批量数据(batching data)的union:scala> Seq("1","2","3","4").toDS.union(Seq("a","b","c","d").toDS).show +-----+ |value| +-----+ | 1| | 2| | 3| | 4| | a|
sparkstreaming--window把多个批次中RDD合并成一个RDD
object WordCountWindows { def main(args: Array[String]): Unit = { System.setProperty(&quot;hadoop.home.dir&quot;, &quot;E:\\software\\bigdate\\hadoop-2.6.0-cdh5.15.0\\hadoop-2.6.0-cdh5.15.0&quot;) val conf= ...
SparkStreaming并行度属性设置
SparkStreaming<em>并行</em>度属性设置<em>spark</em>.<em>streaming</em>.blockInterval:该属性是对BatchInterval的进一步细化切分。将一个BatchInterval的数据喜欢切分成更小的block,一个block对应一个Spark Partition。 BatchInterval的数据对应RDDblockInterval的数据对应RDD中的Partition 所以Spark...
SparkStreaming部分:transform算子(在transform内部将传进来不符合的内容按照key过滤掉,下剩的东西按照map算子,以tuple值的形式输出)【Java版纯代码】
package com.bjsxt; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.<em>spark</em>.SparkConf; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.<em>spark</em>.api.java.JavaRDD; import ...
Spark Streaming 的原理以及应用场景介绍
什么是Spark Streaming Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍,Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强这两个特点。Spark Streaming支持的数据<em>输入</em>源很多,例如:Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据<em>输入</em>后可以用 Spark的高度抽象原语如:map、re
spark学习五 DStream(spark流式数据处理)
流数据的特点 与一般的文件(即内容已经固定)型数据源相比,所谓的流数据拥有如下的特点 1.   数据一直处在变化中 2.   数据无法回退 3.   数据一直源源不断的涌进 DStream 如果要用一句话来概括SparkStreaming的处理思路的话,那就是"将连续的数据持久化,离散化,然后进行批量处理"。 让我们来仔细分析一下这么作的原因。 ·        数据持久化 将从网
Spark性能调优:合理设置并行
Spark<em>并行</em>度原理以 Spark 中的 WordCount 作业为例,每个Spark作业其实都是一个 Application,每个 Application 对应<em>多个</em> Jobs,一个 action 操作(比如 collect)触发一个 job,在WordCount程序中有一个 job,每个 job 拆成<em>多个</em> stage(发生 shuffle 的时候回拆分出一个 stage),reduceByKey
sparkStreaming-获取kafka数据并按批次累加
<em>spark</em>Streaming-获取kafka数据并按批次累加 import org.apache.<em>spark</em>.{HashPartitioner, SparkConf} import org.apache.<em>spark</em>.<em>streaming</em>.<em>dstream</em>.ReceiverInputDStream import org.apache.<em>spark</em>.<em>streaming</em>.kafka.KafkaUtils ...
spark(5)
1.  自定义排序  1.1. 用类或者样例类来封装数据在类或者样例类中实现比较器的特质,重写比较的方法。类必须实现序列化特质。样例类可以不需要实现序列化特质。 Serialization stack: - object not serializable (class: cn.huge.<em>spark</em>33.day05.MyProducts, value: cn.huge.<em>spark</em>33.day05.M...
Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式-Receiver与Direct的方式
Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式-Receiver与Direct的方式,可以从代码中简单理解成Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列,Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据了。
解决spark streaming重复提交第三方jar包问题
背景: 由于<em>spark</em> <em>streaming</em>每次提交都需要上传大量jar包到hdfs,为节约HDFS资源,现只存一份来解决这个<em>问题</em> 组件: CDH 5.13 <em>spark</em>2.2.x 针对cluster模式 对于<em>spark</em> <em>streaming</em>而言,第三方jar包是一个值得探讨的<em>问题</em>,相信大部分都是打的源码包,然后提交jar,想通过–jars $(echo <em>spark</em>lib0.10/*.jar | t...
Sparkstreaming基于kafka以Receiver方式获取数据原理和案例实战
本文讲述的内容主要包括: 1,SparkStreaming on Kafka Receiver 工作原理机制 2,SparkStreaming on Kafka Receiver案例实战 3,SparkStreaming on Kafka Receiver源码解析 一:SparkStreaming on Kafka Receiver 简介: 1、Spark-Strea
windows本地sparkstreaming开发环境搭建及简单实例
1:开发环境IDEA选择: IntelliJ IDEA Community Edition 2017.1.1  (相比eclipse更方便,不用装那么多插件,且提供免费版,官网直接下载安装就可以) 2:环境配置:(开发语言scala) 由于公司网络原因,下载不方便,没有用mavn,直接拖了本地的jar包 (1) <em>spark</em> core开发jar包:   (2) <em>spark</em> streami...
SparkStreaming部分的学习(包括:sparkStreaming与storm的区别, Sparkstreaming处理数据的过程等)【业务逻辑图及文字说明】
<em>spark</em>Streaming与storm的区别:  Spark<em>streaming</em>处理数据的过程: <em>spark</em><em>streaming</em>:数据是一段时间处理的,是一个微批处理,这个时间是由自己人为设定的。<em>spark</em><em>streaming</em>的吞吐量高。 Storm:是纯实时处理数据的, Storm擅长处理简单的汇总型业务,<em>spark</em><em>streaming</em>擅长处理复杂的计算型的数据。 Sparkstreamin...
Spark Streaming 自定义接收器
Spark Streaming可以从任意数据源接受流数据,而不仅仅是那些内置支持的数据源(如Flume、kafka等)。这就要求开发人员实现一个接收器(recevier),用于接收来自有关数据源的数据。本篇手册以一个自定义的接收器(recevier)实现和其在<em>spark</em> <em>streaming</em>中的应为为主线进行讲解。需要注意的是,自定义接收器可以用Scala或者Java实现。 实现自定义
spark Streaming从kafka消费数据遇到的问题,求解
<em>问题</em>: INFO JobScheduler: Added jobs for time 消费kafka数据的过程中,有时候会一直出现 INFO JobScheduler: Added jobs for time ,百度说的是设置的单线程,但是在程序里面设置的是local[*],偶然跑了下,发现会有Added jobs for time和数据一起出现的情况,求解~~ ...
Spark Structrued Streaming源码分析--(一)创建Source、Sink及自定义输入、输出端
一、示例example 二、通过DataStreamReader.load()方法,查找Source并创建DataFrame 一、示例example 从Kafka Topic读取记录行,统计单词个数 val dataStreamReader: DataStreamReader = <em>spark</em> .readStream .format(&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;a
spark 并行
1.1、指定<em>并行</em>的task数量 <em>spark</em>.default.parallelism 参数说明:该参数用于设置每个stage的默认task数量。这个参数极为重要,如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数调优建议:Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。很多同学常犯的一个错误就是不去设置这个参数,那么此时就会导致Spark自己根据底层HDFS的block数量来...
spark streaming 流式计算---跨batch连接池共享(JVM共享连接池)
在流式计算过程中,难免会连接第三方存储平台(redis,mysql...)。在操作过程中,大部分情况是在foreachPartition/mapPartition算子中做连接操作。每一个分区只需要连接一次第三方存储平台就可以了。假如,当前<em>streaming</em>有100分区,当前流式计算宫分配了20个cpu,有4个cpu负责接收数据。那么,在一个批次中一共需要对第三方平台创建100次连接,同时最大<em>并行</em>连...
8.输入DStream之Kafka数据源实战(基于Receiver的方式)
基于Receiver的方式 这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。 然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制,让数据
Spark Streaming 介绍及架构——基础篇
1 概述 官方网站 Spark Streaming是Spark API核心的扩展,支持实时数据流的处理,并且具有可扩展,高吞吐量,容错的特点。 数据可以从许多来源获取,如Kafka,Flume,Kinesis或TCP套接字,并且可以使用复杂的算法进行处理,这些算法使用诸如map,reduce,join和window等高级函数表示。 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。 实...
Spark学习笔记(27)详解Spark Streaming的运行日志
本期内容: 1. Spark Streaming日志 2. Spark Streaming在IDE中的日志分析  WordCountLine 15秒钟的时间间隔 日志中ForeachDStream先打印。 SocketInputDStream storage level false,false,false,false,1 但StorageLevel: remembe
sparkStreaming中关于topic的操作(创建,查看,删除,开启producer,开启consumer,等)【SparkStreaming的文字逻辑说明】
上传解压: 在conf下的server-properties文件中,分别设置id为0,1,2 kafka启动时需要修改权限: chmod +x startkafka.sh 启动: ./startkafka.sh 创建topic: ./kafka-topics.sh --zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181 --create --t...
Spark Streaming任务调优实录记载
/bin/<em>spark</em>-submit --name jobname --driver-cores 2 --driver-memory 8g --num-executors 20 --executor-memory 18g --executor-cores 3 --conf <em>spark</em>.default.parallelism=120 --conf &quot;<em>spark</em>.executor.extraJa...
SparkStreaming中的转化操作之--有状态操作主要是2种类型
  有状态转化操作需要在你的StreamingContext中打开检查点机制来确定容错性,只需要传递一个目录作为参数给ssc.checkpoint()即可 1、滑动窗口:  上面的窗口时间是3,滑动时间是2;表示每隔2个批次就对前3个批次的数据进行一次计算例子:Val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(2)) --&amp;gt; Batch是Seconds(2)...
spark streaming调优-多线程并行处理任务
<em>问题</em> 对于<em>spark</em> <em>streaming</em>程序和<em>spark</em>程序的区别,最大的一个<em>问题</em>就是<em>spark</em> <em>streaming</em>程序需要控制每次处理的时间。我们看以下两种场景,都很常见。 场景1: 程序每次处理的数据量是波动的,比如周末比工作日多很多,晚八点比凌晨四点多很多。 一个<em>spark</em>程序处理的时间在1-2小时波动是OK的。而<em>spark</em> <em>streaming</em>程序不可以,如果每次处理的时间是1-10分钟...
SparkStreaming源码阅读思路
SparkStreaming的DirectAPI源码阅读思路Spark Streaming的流式处理,尤其和kafka的集合,应该是企业应用的关键技术点,作为<em>spark</em>学...
强连通分量及缩点tarjan算法解析
强连通分量: 简言之 就是找环(每条边只走一次,两两可达) 孤立的一个点也是一个连通分量   使用tarjan算法 在嵌套的<em>多个</em>环中优先得到最大环( 最小环就是每个孤立点)   定义: int Time, DFN[N], Low[N]; DFN[i]表示 遍历到 i 点时是第几次dfs Low[u] 表示 以u点为父节点的 子树 能连接到 [栈中] 最上端的点   int
解决PS不能复制文字补丁下载
解决PS不能复制文字补丁 ps用文本工具录入中文后,想返回去复制文字到QQ里,结果发现不能复制,英文可以直接复制,现在解决了解决了这个小问题。 注意:安装前关闭PS。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zhoujinshi520/1584664?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zhoujinshi520/1584664?utm_source=bbsseo[/url]
tcp & udp 测试工具下载
应用程序,非源码; tcp & udp 测试工具; 可建立tcp,udp端口监听,可建立tcp连接,udp连接; 可用文本方式和16进制编辑发送内容,可选择发送对象; 可定时周期发送数据; 同时以16进制和文本方式显示收发内容; 可保存收发记录 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/miluofumin/2377400?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/miluofumin/2377400?utm_source=bbsseo[/url]
linux鸟哥私房菜(2)下载
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