spark streaming是微批次處理方式，批處理間隔是spark streaming是的核心概念和關鍵引數。
spark streaming需要單獨乙個節點來接收資料，所以spark
// windowlength : 視窗長度 – 視窗的持久時間(執行一次持續多少個時間單位)
// slideinterval : 滑動步長 – 視窗操作被執行的間隔(每多少個時間單位執行一次)
window(windowlength, slideinterval)
val wordandone: dstream[(string, int)] = words.map((_, 1))
/*引數1: reduce 計算規則
引數2: 視窗長度
引數3: 視窗滑動步長. 每隔這麼長時間計算一次.
*/val count: dstream[(string, int)] =
wordandone.reducebykeyandwindow((x: int, y: int) => x + y,seconds(15), seconds(10))
// 比沒有invreducefunc高效. 會利用舊值來進行計算.
// invreducefunc: (v, v) => v 視窗移動了, 上乙個視窗和新的視窗會有重疊部分,
// 重疊部分的值可以不 用重複計算了. 第乙個引數就是新的值, 第二個引數是舊的值.
val count: dstream[(string, int)] =
wordandone.reducebykeyandwindow((x: int, y: int) => x + y,(x: int, y: int) => x - y,seconds(15), seconds(10))
對(k,v)對的dstream呼叫，返回(k,long)對的新dstream，其中每個key的的物件的v是其在滑動視窗中頻率。如上，可配置reduce任務數量。
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...