本文講Spark Streamming使用Direct方式讀取Kafka,並在輸出(存儲)操作之后提交offset到Kafka里實現程序讀寫操作有且僅有一次,即程序重啟之后之前消費並且輸出過的數據不再重復消費,接着上次消費的位置繼續消費Kafka里的數據。Spark ...
Spark Streaming 基本操作 一 案例引入 . StreamingContext . 數據源 . 服務的啟動與停止 二 Transformation . DStream與RDDs . updateStateByKey . 啟動測試 三 輸出操作 . 輸出API . foreachRDD . 代碼說明 . 啟動測試 一 案例引入 這里先引入一個基本的案例來演示流的創建:獲取指定端口上的數 ...
2020-05-14 15:35 0 874 推薦指數:
本文講Spark Streamming使用Direct方式讀取Kafka,並在輸出(存儲)操作之后提交offset到Kafka里實現程序讀寫操作有且僅有一次,即程序重啟之后之前消費並且輸出過的數據不再重復消費,接着上次消費的位置繼續消費Kafka里的數據。Spark ...
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 ...
【注】該系列文章以及使用到安裝包/測試數據 可以在《傾情大奉送--Spark入門實戰系列》獲取 1、實例演示 1.1 流數據模擬器 1.1.1 流數據說明 在實例演示中模擬實際情況,需要源源不斷地接入流數據,為了在演示過程中更接近真實環境將定義流數據模擬器。該模擬器主要功能 ...
【注】該系列文章以及使用到安裝包/測試數據 可以在《傾情大奉送--Spark入門實戰系列》獲取 1、Spark Streaming簡介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一個擴展,可以實現高吞吐量的、具備容錯機制的實時流數據的處理。支持從多種數據源獲取數據 ...
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 ...
最近在學習spark的相關知識, 重點在看spark streaming 和spark mllib相關的內容。 關於spark的配置: http://www.powerxing.com/spark-quick-start-guide/ 這篇博客寫的很全面:http ...
1、需求背景 通過Spark將關系型數據庫(以Oracle為例)的表同步的Hive,這里講的只是同步歷史數據,不包括同步增量數據。 2、Oracle和Hive的字段類型對應 利用Spark的字段類型自動匹配,本來以為Spark匹配的不是很好,只是簡單的判斷一下是否為數字、字符串,結果經驗 ...
Spark Streaming 是核心Spark API的擴展,可實現實時數據流的可伸縮,高吞吐量,容錯流處理。可以從許多數據源(例如Kafka,Flume,Kinesis或TCP sockets)中提取數據,並且可以使用復雜的算法處理數據,這些算法用高級函數表示,如map、reduce、join ...