Spark Streaming 是核心Spark API的擴展,可實現實時數據流的可伸縮,高吞吐量,容錯流處理。可以從許多數據源(例如Kafka,Flume,Kinesis或TCP sockets)中提取數據,並且可以使用復雜的算法處理數據,這些算法用高級函數表示,如map、reduce、join ...
Overview A Quick Example Basic Concepts Linking Initializing StreamingContext Discretized Streams DStreams Input DStreams and Receivers Transformations on DStreams Output Operations on DStreams DataFr ...
2018-02-09 16:05 0 3317 推薦指數:
Spark Streaming 是核心Spark API的擴展,可實現實時數據流的可伸縮,高吞吐量,容錯流處理。可以從許多數據源(例如Kafka,Flume,Kinesis或TCP sockets)中提取數據,並且可以使用復雜的算法處理數據,這些算法用高級函數表示,如map、reduce、join ...
一.概述 Structured Streaming是一個可擴展、容錯的流處理引擎,建立在Spark SQL引擎之上。開發者可以用離線批處理數據相同的表示來表示流計算的邏輯,並且保持其邏輯的一致性(流批一體)。Spark SQL引擎會處理好增量連續運行,並隨着流式數據的接收持續更新最終結果。開發者 ...
Spark Streaming 編程指南 概述 一個入門示例 基礎概念 依賴 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(離散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器 ...
流式(streaming)和批量( batch):流式數據,實際上更准確的說法應該是unbounded data(processing),也就是無邊界的連續的數據的處理;對應的批量計算,更准確的說法是bounded data(processing),亦即有明確邊界的數據的處理。 近年 ...
前言 Spark SQL允許我們在Spark環境中使用SQL或者Hive SQL執行關系型查詢。它的核心是一個特殊類型的Spark RDD:SchemaRDD。 SchemaRDD類似於傳統關系型數據庫的一張表,由兩部分 ...
目錄 一、介紹 二、連接Spark 三、創建RDD 四、RDD常用的轉換 Transformation 五、RDD 常用的執行動作 Action 二、連接Spark Spark1.3.0只支持Python2.6或更高的版本(但不支持Python3)。它使用了標准的CPython ...
一、基礎核心概念 1、StreamingContext詳解 (一) 有兩種創建StreamingContext的方式: val conf ...
Spark結構式流編程指南 概覽 Structured Streaming 是一個可拓展,容錯的,基於Spark SQL執行引擎的流處理引擎。使用小量的靜態數據模擬流處理。伴隨流數據的到來,Spark SQL引擎會逐漸連續處理數據並且更新結果到最終的Table中。你可以在Spark SQL ...