Spark Streaming：updateStateByKey報錯 is not applicable for the arguments...
對JavaPairDStream<String, Integer> ones使用updateStateByKey報錯： The method updateStateByKey(Function2<List<Integer>,Optional< ...
原文：spark streaming updateStateByKey 使用方法
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： 定義狀態：能夠是隨意數據類型 定義狀態更新函數：用一個函數指定怎樣使用先前的狀態。從輸入流中的新值更新狀態。 對於有狀態操作，要不斷的把當前和歷史的時間切片的RDD累加計算，隨着時 ...
2017-06-30 14:52 0 7750 推薦指數：
相關推薦
Spark Streaming updateStateByKey和mapWithState源碼解密
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 ...
14：Spark Streaming源碼解讀之State管理之updateStateByKey和mapWithState解密
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 ...
Spark 定制版：第14課 Spark Streaming源碼解讀之State管理之updateStateByKey和mapWithState解密
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 ...
流處理 —— Spark Streaming中的操作(狀態管理函數 updateStateByKey和mapWithState)
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 ...