實戰|使用Spark Structured Streaming寫入Hudi
1. 項目背景 傳統數倉的組織架構是針對離線數據的OLAP（聯機事務分析）需求設計的，常用的導入數據方式為采用sqoop或spark定時作業逐批將業務庫數據導入數倉。隨着數據分析對實時性要求的不斷提高，按小時、甚至分鍾級的數據同步越來越普遍。由此展開了基於spark/flink流處理機制的（准 ...
原文：Spark Structured Streaming（二）實戰
. 實戰Structured Streaming . . Static版本 先讀一份static 數據： val static spark.read.json s : xxx data activity data static.printSchema root Arrival Time: long nullable true Creation Time: long nullable true D ...
2020-06-12 11:40 0 1162 推薦指數：
相關推薦
Spark Structured Streaming（一）基礎
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。 ...
Spark之Structured Streaming
目錄 Part V. Streaming Stream Processing Fundamentals 1.概念 2.Stream Processing Design Points 3.Spark’s ...
Spark——Spark Streaming 對比 Structured Streaming
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 Streaming vs. Structured Streaming
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 ...
Spark Structured Streaming框架(1)之基本用法
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 ...
spark 的 structured streaming 狀態保存
狀態保存： structured streaming 提供了兩個自定義分組聚合函數：mapGroupsWithState，flatMapGroupsWithState，允許開發者基於事件時間或者處理時間進行有狀態的流計算 ...
DataFlow編程模型與Spark Structured streaming
流式（streaming）和批量（ batch）：流式數據，實際上更准確的說法應該是unbounded data(processing)，也就是無邊界的連續的數據的處理；對應的批量計算，更准確的說法是bounded data(processing)，亦即有明確邊界的數據的處理。 近年 ...