使用python編寫Spark Streaming實時處理Kafka數據的程序,需要熟悉Spark工作機制和Kafka原理。 1 配置Spark開發Kafka環境 首先點擊下載spark-streaming-kafka,下載Spark連接Kafka的代碼庫。然后把下載的代碼庫放到目錄/opt ...
做爬蟲的時候我們經常會遇到這么一個問題: 網站的數據是通過 Ajax 加載的,但是 Ajax 的接口又是加密的,不費點功夫破解不出來。這時候如果我們想繞過破解抓取數據的話,比如就得用 Selenium 了,Selenium 能完成一些模擬點擊 翻頁等操作,但又不好獲取 Ajax 的數據了,通過渲染后的 HTML 提取數據又非常麻煩。 或許你會心想:要是我能用 Selenium 來驅動頁面,同時又能 ...
2020-06-12 14:42 0 683 推薦指數:
使用python編寫Spark Streaming實時處理Kafka數據的程序,需要熟悉Spark工作機制和Kafka原理。 1 配置Spark開發Kafka環境 首先點擊下載spark-streaming-kafka,下載Spark連接Kafka的代碼庫。然后把下載的代碼庫放到目錄/opt ...
實現代理回調方法(處理數據) 三. 三種消息傳輸方式:(看情況使用) a.至多一次 (會發生消息丟 ...
前言:作為一個程序猿,總是能不時地聽到各種新技術名詞,大數據、雲計算、實時處理、流式處理、內存計算… 但當我們聽到這些時髦的名詞時他們究竟是在說什么?偶然搜到一個不錯的帖子,就總結一下實時處理和流式處理的差別吧。 正文:要說實時處理就得先提一下實時系統(Real-timeSystem ...
一、大數據實時處理有什么意義呢? 我們得到數據可以進行數據分析,利用數據統計方法,從錯綜復雜的數據關系中梳理出事物的聯系,建立一些BI(Business Intelligence)報表,對一些數據的有用信息進行可視化呈現,供我們進行分析和決策。 二、數據實時處理能做什么? 1)實時 ...
Spark是一個實時處理框架 Spark提供了兩套實施解決方案:Spark Streaming(SS)、Structured Streaming(SSS) 然后再結合其它框架:Kafka、HBase、Flume、Redis 項目流程:架構分析、數據產生、數據 ...
正式開始:基於spark流處理框架的學習 使用Flume+Kafka+SparkStreaming進行實時日志分析:如何實時地(准實時,每分鍾分析一次)收集日志,處理日志,把處理后的記錄存入Hive中。 Flume會實時監控寫入日志的磁盤,只要有新的日志寫入,Flume就會將日志 ...
這個Python腳本是用來對實時文件的內容監控,比如 Error 或者 time out 字段都可以進行自定義;算是我的第一個真正的Python腳本,自己感覺還是比較臃腫,不過打算放到blog上記錄一下(還是初學者,大神們勿噴哈),真心希望博友們能夠再指點一下(現在記錄每次的文件大小值是輸出 ...
1 框架一覽 事件處理的架構圖如下所示。 2 優化總結 當我們第一次部署整個方案時,kafka和flume組件都執行得非常好,但是spark streaming應用需要花費4-8分鍾來處理單個batch。這個延遲的原因有兩點,一是我們使用DataFrame來強化數據,而強化 ...