一、輸入數據源 1. 文件輸入數據源(FIie) file數據源提供了很多種內置的格式,如csv、parquet、orc、json等等,就以csv為例: 在對應的目錄下新建文件時,就可以在控制台看到對應的數據了。 還有一些其他可以控制的參數 ...
上篇了解了一些基本的Structured Streaming的概念,知道了Structured Streaming其實是一個無下界的無限遞增的DataFrame。基於這個DataFrame,我們可以做一些基本的select map filter操作,也可以做一些復雜的join和統計。本篇就着重介紹下,Structured Streaming支持的輸入輸出,看看都提供了哪些方便的操作。 數據源 S ...
2018-06-04 20:22 2 4356 推薦指數:
一、輸入數據源 1. 文件輸入數據源(FIie) file數據源提供了很多種內置的格式,如csv、parquet、orc、json等等,就以csv為例: 在對應的目錄下新建文件時,就可以在控制台看到對應的數據了。 還有一些其他可以控制的參數 ...
Structured Streaming最主要的生產環境應用場景就是配合kafka做實時處理,不過在Strucured Streaming中kafka的版本要求相對搞一些,只支持0.10及以上的版本。就在前一個月,我們才從0.9升級到0.10,終於可以嘗試structured ...
近年來,大數據的計算引擎越來越受到關注,spark作為最受歡迎的大數據計算框架,也在不斷的學習和完善中。在Spark2.x中,新開放了一個基於DataFrame的無下限的流式處理組件——Structured Streaming,它也是本系列的主角,廢話不多說,進入正題吧! 簡單介紹 ...
Spark Structured streaming API支持的輸出源有:Console、Memory、File和Foreach。其中Console在前兩篇博文中已有詳述,而Memory使用非常簡單。本文着重介紹File和Foreach兩種方式,並介紹如何在源碼基本擴展新的輸出方式。 1. ...
Spark Structured Streaming目前的2.1.0版本只支持輸入源:File、kafka和socket。 1. Socket Socket方式是最簡單的數據輸入源,如Quick example所示的程序,就是使用的這種方式。用戶只需要指定"socket"形式並配置監聽 ...
1. 流處理的場景 我們在定義流處理時,會認為它處理的是對無止境的數據集的增量處理。不過對於這個定義來說,很難去與一些實際場景關聯起來。在我們討論流處理的優點與缺點時,先介紹一下流處理的常用場景。 通知與警報:可能流應用最明顯的例子就是通知(notification)與警報 ...
5. 實戰Structured Streaming 5.1. Static版本 先讀一份static 數據: val static = spark.read.json("s3://xxx/data/activity-data/") static.printSchema root ...
簡介 Structured Streaming is a scalable and fault-tolerant stream processing engine built on the Spark SQL engine. You can express your streaming ...