首先簡單解釋一下 什么是state(狀態)管理?我們以wordcount為例。每個batchInterval會計算當前batch的單詞計數,那如果需要計算從流開始到目前為止的單詞出現的次數,該如計算呢?SparkStreaming提供了兩種方法:updateStateByKey ...
狀態管理函數 Spark Streaming中狀態管理函數包括updateStateByKey和mapWithState,都是用來統計全局key的狀態的變化的。它們以DStream中的數據進行按key做reduce操作,然后對各個批次的數據進行累加,在有新的數據信息進入或更新時。能夠讓用戶保持想要的不論任何狀狀。 .updateStateByKey 概念 updateStateByKey會統計全局 ...
2020-04-10 16:09 0 983 推薦指數:
首先簡單解釋一下 什么是state(狀態)管理?我們以wordcount為例。每個batchInterval會計算當前batch的單詞計數,那如果需要計算從流開始到目前為止的單詞出現的次數,該如計算呢?SparkStreaming提供了兩種方法:updateStateByKey ...
本篇從二個方面進行源碼分析: 一、updateStateByKey解密 二、mapWithState解密 通過對Spark研究角度來研究jvm、分布式、圖計算、架構設計、軟件工程思想,可以學到很多東西。 進行黑名單動態生成和過濾例子中會用到updateStateByKey方法,此方法 ...
原文鏈接:http://blog.csdn.net/zisheng_wang_data/article/details/51712392 本講內容: a. updateStateByKey解密 b. mapWithState解密 注:本講內容基於Spark 1.6.1版本 ...
窗口函數,就是在DStream流上,以一個可配置的長度為窗口,以一個可配置的速率向前移動窗口,根據窗口函數的具體內容,分別對當前窗口中的這一波數據采取某個對應的操作算子。 需要注意的是窗口長度,和窗口移動速率需要是batch time的整數倍。 1.window ...
本期內容 : UpdateStateByKey解密 MapWithState解密 Spark Streaming是實現State狀態管理因素: 01、 Spark Streaming是按照整個BachDuration划分Job的,每個BachDuration都會 ...
官網文檔中,大概可分為這幾個 TransformationsWindow OperationsJoin OperationsOutput Operations 請了解一些基本信息: DStream是Spark Streaming提供的基本抽象。它表示連續的數據流,可以是從源接收的輸入 ...
Spark Streaming中的操作函數講解 根據根據Spark官方文檔中的描述,在Spark Streaming應用中,一個DStream對象可以調用多種操作,主要分為以下幾類 Transformations Window Operations Join ...
對JavaPairDStream<String, Integer> ones使用updateStateByKey報錯: The method updateStateByKey(Function2<List<Integer>,Optional< ...