本次此时是在SPARK , structured streaming下测试，不过这种方案，在spark . structured streaming下应该也可行 请自行测试 。以下是我测试结果： 成功测试结果： 准备工作：创建maven项目，并在pom.xml导入一下依赖配置： 第一步：LoadResourceManager.java是一个对broadcast类进行管理的类， 包含了以下方法： u ...
2019-03-27 21:23 0 1754 推荐指数：
背景： 需要在spark2.2.0更新broadcast中的内容，网上也搜索了不少文章，都在讲解spark streaming中如何更新，但没有spark structured streaming更新broadcast的用法，于是就这几天进行了反复测试。经过了一下两个测试：：Spark ...
1. 流处理的场景 我们在定义流处理时，会认为它处理的是对无止境的数据集的增量处理。不过对于这个定义来说，很难去与一些实际场景关联起来。在我们讨论流处理的优点与缺点时，先介绍一下流处理的常用场景。 ...
5. 实战Structured Streaming 5.1. Static版本 先读一份static 数据： val static = spark.read.json("s3://xxx/data/activity-data/") static.printSchema root ...
WaterMark除了可以限定来迟数据范围，是否可以实现最近一小时统计？ WaterMark目的用来限定参数计算数据的范围：比如当前计算数据内max timestamp是12::00，waterMa ...
为什么要使用广播(broadcast)变量？ Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的，所以当Executor中需要引用外部变量时，需要使用广播变量。进一步解释： 如果executor端用到了Driver的变量，如果不使用广播变量在Executor有多少task ...
简介 Spark Streaming Spark Streaming是spark最初的流处理框架，使用了微批的形式来进行流处理。 提供了基于RDDs的Dstream API，每个时间间隔内的数据为一个RDD，源源不断对RDD进行处理来实现流计算。 Structured ...
目录 Part V. Streaming Stream Processing Fundamentals 1.概念 2.Stream Processing Design Points 3.Spark’s ...
简介 Spark Streaming Spark Streaming是spark最初的流处理框架，使用了微批的形式来进行流处理。 提供了基于RDDs的Dstream API，每个时间间隔内的数据为一个RDD，源源不断对RDD进行处理来实现流计算 Structured Streaming ...
