重介绍下,Structured Streaming支持的输入输出,看看都提供了哪些方便的操作。 ...
一 输入数据源 . 文件输入数据源 FIie file数据源提供了很多种内置的格式,如csv parquet orc json等等,就以csv为例: 在对应的目录下新建文件时,就可以在控制台看到对应的数据了。 还有一些其他可以控制的参数: maxFilesPerTrigger 每个batch最多的文件数,默认是没有限制。比如我设置了这个值为 ,那么同时增加了 个文件,这 个文件会每个文件作为一波数 ...
2020-04-22 18:12 1 978 推荐指数:
重介绍下,Structured Streaming支持的输入输出,看看都提供了哪些方便的操作。 ...
Spark Structured streaming API支持的输出源有:Console、Memory、File和Foreach。其中Console在前两篇博文中已有详述,而Memory使用非常简单。本文着重介绍File和Foreach两种方式,并介绍如何在源码基本扩展新的输出方式。 1. ...
Spark Structured Streaming目前的2.1.0版本只支持输入源:File、kafka和socket。 1. Socket Socket方式是最简单的数据输入源,如Quick example所示的程序,就是使用的这种方式。用户只需要指定"socket"形式并配置监听 ...
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 ...
简介 Structured Streaming is a scalable and fault-tolerant stream processing engine built on the Spark SQL engine. You can express your streaming ...
Streaming APIs Structured Streaming Basics ...
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 ...