本次此時是在SPARK , structured streaming下測試，不過這種方案，在spark . structured streaming下應該也可行 請自行測試 。以下是我測試結果： 成功測試結果： 准備工作：創建maven項目，並在pom.xml導入一下依賴配置： 第一步：LoadResourceManager.java是一個對broadcast類進行管理的類， 包含了以下方法： u ...
2019-03-27 21:23 0 1754 推薦指數：
背景： 需要在spark2.2.0更新broadcast中的內容，網上也搜索了不少文章，都在講解spark streaming中如何更新，但沒有spark structured streaming更新broadcast的用法，於是就這幾天進行了反復測試。經過了一下兩個測試：：Spark ...
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。 ...
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 ...
WaterMark除了可以限定來遲數據范圍，是否可以實現最近一小時統計？ WaterMark目的用來限定參數計算數據的范圍：比如當前計算數據內max timestamp是12::00，waterMa ...
為什么要使用廣播(broadcast)變量？ Spark中因為算子中的真正邏輯是發送到Executor中去運行的，所以當Executor中需要引用外部變量時，需要使用廣播變量。進一步解釋： 如果executor端用到了Driver的變量，如果不使用廣播變量在Executor有多少task ...
簡介 Spark Streaming Spark Streaming是spark最初的流處理框架，使用了微批的形式來進行流處理。 提供了基於RDDs的Dstream API，每個時間間隔內的數據為一個RDD，源源不斷對RDD進行處理來實現流計算。 Structured ...
目錄 Part V. Streaming Stream Processing Fundamentals 1.概念 2.Stream Processing Design Points 3.Spark’s ...
簡介 Spark Streaming Spark Streaming是spark最初的流處理框架，使用了微批的形式來進行流處理。 提供了基於RDDs的Dstream API，每個時間間隔內的數據為一個RDD，源源不斷對RDD進行處理來實現流計算 Structured Streaming ...
