Spark Streaming揭秘 Day29 深入理解Spark2.x中的Structured Streaming 在Spark2.x中,Spark Streaming獲得了比較全面的升級,稱為Structured Streaming,和之前的很不同,功能更強大,效率更高,跟其他的組件整合性 ...
業務需求,有一部分動態字段,需要在程序中動態加載並解析表達式: 實現方案 :在MapFunction MapPartitionFunction中使用FelEngine進行解析: 實現方案 :采用selectExpr 函數 此時動態列dynamicExprLength為 ,可以正常輸出。 ds.selectExpr 問題發現: 當列設置為 或者 時,本地測試出現以下問題: 當發布到yarn上不管是y ...
2019-07-18 14:22 0 460 推薦指數:
Spark Streaming揭秘 Day29 深入理解Spark2.x中的Structured Streaming 在Spark2.x中,Spark Streaming獲得了比較全面的升級,稱為Structured Streaming,和之前的很不同,功能更強大,效率更高,跟其他的組件整合性 ...
本章節根據源代碼分析Spark Structured Streaming(Spark2.4)在進行DataSourceProvider查找的流程,首先,我們看下讀取流數據源kafka的代碼: sparkSession.readStream()返回的對象 ...
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 ...
場景: 在spark structured streaming讀取kafka上的topic,然后將統計結果寫入到hdfs,hdfs保存目錄按照month,day,hour進行分區: 1)程序放到spark上使用yarn開始運行(yarn-client或yarn-cluster),可以正常 ...
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 ...
Spark Struntured Streaming是Spark 2.1.0版本后新增加的流計算引擎,本博將通過幾篇博文詳細介紹這個框架。這篇是介紹Spark Structured Streaming的基本開發方法。以Spark 自帶的example進行測試和介紹,其為 ...