spark streaming程式設計模型及原理
離散資料流(discretized stream or dstream)是spark streaming 中最基本的抽象資料結構,它代表了連續的流式資料,與rdd類似,dstream有兩種產生方式,一種是從源頭獲取的輸入資料,另外一種則是對源資料經過轉換處理後產生的。
而實際上,dstream的本質是由一系列rdd構成的,每個rdd中儲存了乙個確定時間間隔內的資料,如下圖
任何作用在dstream上的操作,最終都會作用在其內部的rdd上,但是這些操作是有spark來完成的。spark streaming已封裝好了更加高層的api函式,我們只需要直接對dstream進行操作轉換,其內部rdd轉換的細節並不需要我們過多關係。
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...