业务需求，有一部分动态字段，需要在程序中动态加载并解析表达式： 实现方案 ：在MapFunction MapPartitionFunction中使用FelEngine进行解析： 实现方案 ：采用selectExpr 函数 此时动态列dynamicExprLength为 ，可以正常输出。 ds.selectExpr 问题发现： 当列设置为 或者 时，本地测试出现以下问题： 当发布到yarn上不管是y ...
2019-07-18 14:22 0 460 推荐指数：
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 ...
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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。 通知与警报：可能流应用最明显的例子就是通知（notification）与警报 ...
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 ...
场景： 在spark structured streaming读取kafka上的topic，然后将统计结果写入到hdfs,hdfs保存目录按照month,day,hour进行分区： 1）程序放到spark上使用yarn开始运行（yarn-client或yarn-cluster），可以正常 ...
目录 Part V. Streaming Stream Processing Fundamentals 1.概念 2.Stream Processing Design Points 3.Spark’s ...
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Spark Struntured Streaming是Spark 2.1.0版本后新增加的流计算引擎，本博将通过几篇博文详细介绍这个框架。这篇是介绍Spark Structured Streaming的基本开发方法。以Spark 自带的example进行测试和介绍，其为 ...
