首先簡單解釋一下 什么是state(狀態)管理?我們以wordcount為例。每個batchInterval會計算當前batch的單詞計數,那如果需要計算從流開始到目前為止的單詞出現的次數,該如計算呢?SparkStreaming提供了兩種方法:updateStateByKey ...
本期內容 : UpdateStateByKey解密 MapWithState解密 Spark Streaming是實現State狀態管理因素: Spark Streaming是按照整個BachDuration划分Job的,每個BachDuration都會產生一個Job,為了符合業務操作的需求, 需要計算過去一個小時或者一周的數據,但是由於數據量大於BachDuration,此時不可避免的需要進行狀 ...
2016-05-30 13:20 2 3588 推薦指數:
首先簡單解釋一下 什么是state(狀態)管理?我們以wordcount為例。每個batchInterval會計算當前batch的單詞計數,那如果需要計算從流開始到目前為止的單詞出現的次數,該如計算呢?SparkStreaming提供了兩種方法:updateStateByKey ...
原文鏈接:http://blog.csdn.net/zisheng_wang_data/article/details/51712392 本講內容: a. updateStateByKey解密 b. mapWithState解密 注:本講內容基於Spark 1.6.1版本 ...
本篇從二個方面進行源碼分析: 一、updateStateByKey解密 二、mapWithState解密 通過對Spark研究角度來研究jvm、分布式、圖計算、架構設計、軟件工程思想,可以學到很多東西。 進行黑名單動態生成和過濾例子中會用到updateStateByKey方法,此方法 ...
狀態管理函數 Spark Streaming中狀態管理函數包括updateStateByKey和mapWithState,都是用來統計全局key的狀態的變化的。它們以DStream中的數據進行按key做reduce操作,然后對各個批次的數據進行累加,在有新的數據信息進入或更新時。能夠讓用戶保持 ...
Spark Streaming揭秘 Day14 State狀態管理 今天讓我們進入下SparkStreaming的一個非常好用的功能,也就State相關的操作。State是SparkStreaming中用來管理歷史數據的結構。目前主要提供了updateStateByKey ...
A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous sequence of RDDs (of the same type) representing ...
PersistenceStreaming沒有做特別的事情,DStream最終還是以其中的每個RDD作為job進行調度的,所以persistence就以RDD為單位按照原先Spark的方式去做就可以了,不同的是Streaming是無限,需要考慮Clear的問題在clearMetadata時,在刪除 ...