1.問題 主要是updateStateByKey的問題 有的值不需要變化的時候,還會再打印出來。 每個批次的數據都會出現,如果向redis保存更新的時候,會把不需要變化的值也更新,這個不是我們需要的,我們只需要更新有變化的那部分值。 2.mapWithState ...
sparkStreaming是以連續bathinterval為單位,進行bath計算,在流式計算中,如果我們想維護一段數據的狀態,就需要持久化上一段的數據,sparkStreaming提供的MapwithState函數,用於更新數據狀態。 例子: 更新用戶當前的操作狀態 :定義用戶會話類 :定義狀態枚舉類 :定義生產者 生產者類是使用java寫的 :定義消費者 ...
2017-04-28 03:12 0 1342 推薦指數:
1.問題 主要是updateStateByKey的問題 有的值不需要變化的時候,還會再打印出來。 每個批次的數據都會出現,如果向redis保存更新的時候,會把不需要變化的值也更新,這個不是我們需要的,我們只需要更新有變化的那部分值。 2.mapWithState ...
體現sparkStreaming的秒級准實時性,所以我們需要一個能夠持續輸入數據的東東 1.CentOS上下載nc 創建一個scala工程,導入相關pom依賴 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project ...
前言 當我在測試SparkStreaming的狀態操作mapWithState算子時,當我們設置timeout(3s)的時候,3s過后數據還是不會過期,不對此key進行操作,等到30s左右才會清除過期的數據。 百度了很久,關於timeout的資料很少,更沒有解決這個問題的文章,所以說,百度 ...
本課將從二方面闡述: 一、解密SparkStreaming Job架構和運行機制 二、解密SparkStreaming容錯架構和運行機制 一切不能進行實時流處理的數據都將是無效的數據。在流處理時代,SparkStreaming有着強大吸引力,加上Spark的生態系統及各個子框架 ...
本期內容: 1 Spark Streaming另類在線實驗 2 瞬間理解Spark Streaming本質 在流處理時代,SparkStreaming有着強大吸引力,而且發展前景廣闊,加之Spark的生態系統,Streaming可以方便調用其他的諸如SQL,MLlib等強大框架 ...
從kafka中讀取指定的topic,根據中間內容的不同,寫入不同的文件中。 文件按照日期區分。 還請各位大仙不吝賜教! ...
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 ...