Spark Streaming揭秘 Day State状态管理 今天让我们进入下SparkStreaming的一个非常好用的功能，也就State相关的操作。State是SparkStreaming中用来管理历史数据的结构。目前主要提供了updateStateByKey和MapWithStateRDD两个方法。 updateStateByKey 首先，让我们先找一下这个方法的位置。 我们可以发现up ...
2016-05-26 22:05 0 1856 推荐指数：
首先简单解释一下 什么是state(状态)管理？我们以wordcount为例。每个batchInterval会计算当前batch的单词计数，那如果需要计算从流开始到目前为止的单词出现的次数，该如计算呢？SparkStreaming提供了两种方法：updateStateByKey ...
原文链接：http://blog.csdn.net/zisheng_wang_data/article/details/51712392 本讲内容： a. updateStateByKey解密 b. mapWithState解密 注：本讲内容基于Spark 1.6.1版本 ...
Spark Streaming揭秘 Day33 checkpoint的使用 今天谈下sparkstreaming中，另外一个至关重要的内容Checkpoint。 首先，我们会看下checkpoint的使用。另外，会看下在应用程序重新启动时，是如何处理checkpoint ...
目录 day14:数组综合练习 2034：【例5.1】反序输出 2035：【例5.2】平移数据 2036：【例5.3】开关门 2037：【例5.4】约瑟夫问题 2038：【例5.5】最大数位置 2039：【例5.6 ...
场景描述 如果一个task在处理过程中挂掉了，那么它在内存中的状态都会丢失，所有的数据都需要重新计算。那么我就需要一个东西保存历史状态State。 首先区分一下两个概念，state一般指一个具体的task/operator的状态。而checkpoint则表示了一个Job，在一个 ...
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 ...
一、选择题 1. python不支持的数据类型有：A. charB. intC. floatD. list ans:A 2.x = ‘foo’y = 2print(x + y) A. fooB ...
本期内容 : UpdateStateByKey解密 MapWithState解密 Spark Streaming是实现State状态管理因素： 01、 Spark Streaming是按照整个BachDuration划分Job的，每个BachDuration都会 ...
