1. 项目背景 传统数仓的组织架构是针对离线数据的OLAP(联机事务分析)需求设计的,常用的导入数据方式为采用sqoop或spark定时作业逐批将业务库数据导入数仓。随着数据分析对实时性要求的不断提高,按小时、甚至分钟级的数据同步越来越普遍。由此展开了基于spark/flink流处理机制的(准 ...
. 实战Structured Streaming . . Static版本 先读一份static 数据: val static spark.read.json s : xxx data activity data static.printSchema root Arrival Time: long nullable true Creation Time: long nullable true D ...
2020-06-12 11:40 0 1162 推荐指数:
1. 项目背景 传统数仓的组织架构是针对离线数据的OLAP(联机事务分析)需求设计的,常用的导入数据方式为采用sqoop或spark定时作业逐批将业务库数据导入数仓。随着数据分析对实时性要求的不断提高,按小时、甚至分钟级的数据同步越来越普遍。由此展开了基于spark/flink流处理机制的(准 ...
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。 ...
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 ...
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 ...
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 ...
状态保存: structured streaming 提供了两个自定义分组聚合函数:mapGroupsWithState,flatMapGroupsWithState,允许开发者基于事件时间或者处理时间进行有状态的流计算 ...
流式(streaming)和批量( batch):流式数据,实际上更准确的说法应该是unbounded data(processing),也就是无边界的连续的数据的处理;对应的批量计算,更准确的说法是bounded data(processing),亦即有明确边界的数据的处理。 近年 ...