1、獲取黑名單資料，處理成rdd形式
一般情況，黑名單資料儲存在資料庫裡面，獲取之後將每個黑名單資料處理成(blackname,true)的tuple形式；
2、接收資料，處理成(k,v)形式
從資料來源接收到資料之後，取出name作為key，整條資料作為value，譬如：輸入資料為"20190929 zhangsan 18"，那麼處理後為(zhangsan, 20190929 zhangsan 18)
3、根據name作leftouterjoin操作
4、判斷join操作後，根據boolean值進行filter操作
package com.cjs
import org.apache.log4j.
import org.apache.spark.sparkconf
import org.apache.spark.streaming.
object onlineblacklistfilter
//.reducebykeyandwindow()
adsclickstreamformatted.transform(
userclickrdd =>else
})validclicked.map(validclick=>)
}).print()
ssc.start()
ssc.awaittermination()
}}
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...
spark streaming讀取kafka示例
spark streaming讀取kafka示例，其中 spark streaming優雅的關閉策略優化部分參考 如何管理spark streaming消費kafka的偏移量部分參考 spark向kafka中寫入資料部分參考 object demo 建立streamingcontext return...