Spark Streaming 基本操作 一 案例引入 . StreamingContext . 数据源 . 服务的启动与停止 二 Transformation . DStream与RDDs . updateStateByKey . 启动测试 三 输出操作 . 输出API . foreachRDD . 代码说明 . 启动测试 一 案例引入 这里先引入一个基本的案例来演示流的创建：获取指定端口上的数 ...
2020-05-14 15:35 0 874 推荐指数：
本文讲Spark Streamming使用Direct方式读取Kafka，并在输出（存储）操作之后提交offset到Kafka里实现程序读写操作有且仅有一次，即程序重启之后之前消费并且输出过的数据不再重复消费，接着上次消费的位置继续消费Kafka里的数据。Spark ...
官网文档中，大概可分为这几个 TransformationsWindow OperationsJoin OperationsOutput Operations 请了解一些基本信息： DStream是Spark Streaming提供的基本抽象。它表示连续的数据流，可以是从源接收的输入 ...
【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在《倾情大奉送--Spark入门实战系列》获取 1、实例演示 1.1 流数据模拟器 1.1.1 流数据说明 在实例演示中模拟实际情况，需要源源不断地接入流数据，为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器。该模拟器主要功能 ...
【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在《倾情大奉送--Spark入门实战系列》获取 1、Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。支持从多种数据源获取数据 ...
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 ...
最近在学习spark的相关知识， 重点在看spark streaming 和spark mllib相关的内容。 关于spark的配置： http://www.powerxing.com/spark-quick-start-guide/ 这篇博客写的很全面：http ...
1、需求背景 通过Spark将关系型数据库（以Oracle为例）的表同步的Hive，这里讲的只是同步历史数据，不包括同步增量数据。 2、Oracle和Hive的字段类型对应 利用Spark的字段类型自动匹配，本来以为Spark匹配的不是很好，只是简单的判断一下是否为数字、字符串，结果经验 ...
Spark Streaming 是核心Spark API的扩展，可实现实时数据流的可伸缩，高吞吐量，容错流处理。可以从许多数据源（例如Kafka，Flume，Kinesis或TCP sockets）中提取数据，并且可以使用复杂的算法处理数据，这些算法用高级函数表示，如map、reduce、join ...
