1.背景描述
在實際企業中非常有價值
例如：我們關注過去30分鐘大家都在熱搜什麼？並且每5分鐘更新一次。要求列出來搜尋前三名的話題內容
2.原理圖
如圖所示，每當視窗滑過dstream時，落在視窗內的源rdd被組合並被執行操作以產生windowed dstream的rdd。在上面的例子中，操作應用於最近3個時間單位的資料，並以2個時間單位滑動。這表明任何視窗操作都需要指定兩個引數。
視窗長度（windowlength） - 視窗的時間長度（上圖的示例中為：15）。
滑動間隔（slidinginterval） - 兩次相鄰的視窗操作的間隔（即每次滑動的時間長度）（上圖示例中為：10）。
這兩個引數必須是源dstream的批間隔的倍數（上圖示例中為：5）。
3.**
問題：
* 下述**每隔20秒回重新計算之前60秒內的所有資料，如果視窗滑動時間間隔太短，那麼需要重新計算的資料就比較大，非常耗時
* 怎麼理解呢？視窗滑動時間間隔短的話，與視窗長度的交集每次都必須重新計算，浪費資源，避免交集太大的話就應該設定滑動間隔長一點
* //第乙個seconds是視窗大小（3個rdd一共需要的時間）,第二個seconds是視窗間隔時間
* searchpair.reducebykeyandwindow((v1:int, v2:int) => v1+v2, (v1:int, v2:int) => v1-v2, seconds(60), seconds(20))
*object onlinehotitems )
result.print()
ssc.start()
ssc.awaittermination()
}}
Cesium popup窗 氣泡窗 提示窗外掛程式
首先向關注我的各位小夥伴說一聲對不起，好久沒有更新csdn了，最近因為自己也在看opengl的一些學習資料和cesium的原始碼，所以耽擱了，在此也向對小夥伴們說一聲對不起。因為二維地圖的外掛程式大部分都帶氣泡窗，但是三維裡不帶，所以得重新寫。我這裡是參照leaflet的氣泡風格寫的。第一種 是乙個...
Spark Streaming入門詳解
背景 使用spark主要是使用spark streaming，spark streaming的魔力之所在於 1.流式處理，如今是乙個流處理時代，一切與流不相關的都是無效的資料。3.spark streaming本身是乙個程式，spark streaming在處理資料的時候會不斷感知資料。所以對構建複...
Spark Streaming 程式監控
官網中指出，spark中專門為sparkstreaming程式的監控設定了額外的途徑，當使用streamingcontext時，在web ui中會出現乙個 streaming 的選項卡，在此選項卡內，統計的內容展示如下 這其中包括接受的記錄數量，每乙個batch內處理的記錄數，處理時間，以及總共消耗...