sparkstreaming解決資料傾斜方法
兩階段聚合的方式解決資料傾斜
解釋：對dstream 進行map操作對原始key前加上隨機值，map完後進行第一次reducebykey操作，此結果為打散key後的reducebykey結果，再次進行map操作根據分隔符，去掉隨機數保留原有key，map後再進行reducebykey，保證相同key的資料準確累加。
**實現
val dsstream=stream.
filter
(item =
> item.
value()
.split
("\t"
).length ==3)
//過濾合格的資料
.(partitions =
>
//對所有分割槽的資料進行轉換
partitions.
map(item =
>))
val result = dsstream.
reducebykey
(_ + _)
//重組之後的第一次reducebykey
result.
map(item =
>).
reducebykey
(_ + _)
.print()
//還原之後進行第二次聚合
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...