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。 通知與警報：可能流應用最明顯的例子就是通知（notification）與警報 ...
原文：Structured Streaming 的異常處理 【Concurrent update to the log. Multiple streaming jobs detected】
目錄 異常信息 一.異常表象原因 .異常源碼： .打個斷點 二.解決方案 .可以通過代碼指定各分區的開始offset .不刪除而是更改checkpoint offset下的批次文件 三.異常背后的原因 首先是什么情況導致的 四驗證 spark官方為什么這樣設計 五后續 版本號： spark . structured streaming代碼 異常信息 一.異常表象原因 .異常源碼： 這是一個斷言， ...
2021-09-01 16:50 0 139 推薦指數：
相關推薦
Spark Structured Streaming（二）實戰
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 ...
Structured Streaming編程向導
簡介 Structured Streaming is a scalable and fault-tolerant stream processing engine built on the Spark SQL engine. You can express your streaming ...
Spark之Structured Streaming
Streaming APIs Structured Streaming Basics ...
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——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連接kafka引發"partition.assignment.strategy"異常處理
服務器運行環境：spark 2.4.4 + scall 2.11.12 + kafka 2.2.2 由於業務相對簡單，kafka只有固定topics，所以一直使用下面腳本執行實時流計算 代碼中使用pyspark.streaming.kafka的KafkaUtils ...
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 ...