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,此方法在DStream類中沒有定義,需要在 DStream的object區域通過隱式轉換來找,如下面的代碼: object ...
2016-05-31 00:23 0 1901 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 ...
本期內容 : UpdateStateByKey解密 MapWithState解密 Spark Streaming是實現State狀態管理因素: 01、 Spark Streaming是按照整個BachDuration划分Job的,每個BachDuration都會 ...
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 ...
對JavaPairDStream<String, Integer> ones使用updateStateByKey報錯: The method updateStateByKey(Function2<List<Integer>,Optional< ...
updateStateByKey 解釋: 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。能夠讓用戶保持想要的不論什么狀。使用這個功能須要完畢兩步: 1) 定義狀態:能夠是隨意數據類型 2) 定義狀態 ...
A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous sequence of RDDs (of the same type) representing ...