原文:SparkStreaming DStream相關操作

DStream的相關操作: DStream上的操作與RDD的類似,分為以下兩種: Transformations 轉換 Output Operations 輸出 Action . Transformations 常見Transformation 無狀態轉換:每個批次的處理不依賴於之前批次的數據 Transformation Meaning map func 對DStream中的各個元素進行func ...

2019-09-11 00:27 0 388 推薦指數:

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SparkStreaming操作Kafka

Kafka為一個分布式的消息隊列,spark流操作kafka有兩種方式: 一種是利用接收器(receiver)和kafaka的高層API實現。 一種是不利用接收器,直接用kafka底層的API來實現(spark1.3以后引入)。 Receiver方式 ...

Fri Sep 30 00:37:00 CST 2016 3 8349
DStream 轉換操作----無狀態轉換

DStream轉換操作包括無狀態轉換和有狀態轉換。 無狀態轉換:每個批次的處理不依賴於之前批次的數據。 有狀態轉換:當前批次的處理需要使用之前批次的數據或者中間結果。有狀態轉換包括基於滑動窗口的轉換和追蹤狀態變化的轉換(updateStateByKey)。 DStream無狀態轉換操作 ...

Thu Oct 19 23:34:00 CST 2017 0 1403
sparkStreaming滑動窗口操作

一、sparkStreaming窗口函數概念: 1、reduceByKeyAndWindow(_+_,Seconds(3), Seconds(2)) 可以看到我們定義的window窗口大小Seconds(3s) ,是指每2s滑動時,需要統計前3s內所有的數據 ...

Tue Mar 17 18:19:00 CST 2020 0 786
spark記錄(15)SparkStreaming算子操作

1 foreachRDD output operation算子,必須對抽取出來的RDD執行action類算子,代碼才能執行。 代碼:見上個隨筆例子 2 transform transformation類算子 可以通過transform算子,對Dstream做RDD ...

Tue Mar 05 19:23:00 CST 2019 0 533
 
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