Spark Streaming用于流式数据的处理。Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如:map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在很多地方,如HDFS,数据库等。 和Spark基于RDD的概念很相似,Spark Streaming使用离散化流...
虽然SparkStreaming已经停止更新,Spark的重点也放到了 Structured Streaming ,但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题,可能还是会选择SparkStreaming。 SparkStreaming对于时间窗口,事件时间虽然支撑较少,但还是可以满足部分的实时计算场景的,SparkS...
良好的容错性,Spark Streaming 支持快速从失败中恢复丢失的操作状态; 能够和 Spark 其他模块无缝集成,将流处理与批处理完美结合; Spark Streaming 可以从 HDFS,Flume,Kafka,Twitter 和 ZeroMQ 读取数据,也支持自定义数据源。 2.2 DStream Spark Streaming 提供称为离散流 (DStream) 的高级抽象,用于表示连续的数据流。
在Spark Streaming 中,处理数据的单位是一批而不是单条,而数据采集却是逐条进行的,因此 Spark Streaming 系统需要设置间隔使得数据汇总到一定的量后再一并操作,这个间隔就是批处理间隔。批处理间隔是Spark Streaming的核心概念和关键参数,它决定了Spark Streaming提交作业的频率和数据处理的延迟,同时也影响着数据处理的吞...
Spark Streaming提供了两种内置的数据源支持; 1、基础数据源:StreamingContext API中直接提供了对这些数据源的支持,比如文件、socket、 Akka Actor等。 2、高级数据源:诸如Kafka、Flume、Kinesis、Twitter等数据源,通过第三方工具类提供支持。这 些数据源的使用,需要引用其依赖。
1. Spark Streaming概述 Spark 由于其内部优秀的调度机制、快速的分布式计算能力,能够以极快的速度进行 迭代计算。正是由于具有这样的优势,Spark 能够在某些程度上进行实时处理, Spark Streaming 正是构建在此之上的流式框架。 1.1 什么是Spark Streaming
Spark Streaming示例代码 这些是Spark Streaming代码的基本步骤: 初始化SparkStreamingContext对象。 将转换和输出操作应用于DStream。 开始接收数据并使用streamingContext.start()处理它。 等待streamingContext.awaitTermination()的返回从而停止处理。 我们将通过示例应用程序代码完成这些步骤。
完整的代码可以在Spark Streaming的例子NetworkWordCount中找到。 如果你已经有一个Spark包,就可以执行按如下步骤运行这个例子。 首先,你需要运行netcat(Unix-like系统都会有这个小工具),将其作为data server $ nc -lk 9999 然后,在另一个终端,按如下指令执行这个例子 ...
Spark Streaming是构建在Spark Core的RDD基础之上的，与此同时Spark Streaming引入了一个新的概念：DStream（Discretized Stream，离散化数据流)，表示连续不断的数据流。DStream抽象是Spark Streaming的流处理模型，在内部实现上，Spark Streaming会对输入数据按照时间间隔（如1秒）分段，每一段数据转换为Spark中的RDD，...
PySpark Structured Streaming访问LogHub 代码示例 frompyspark.sqlimportSparkSession spark = SparkSession \ .builder \ .appName("xx") \ .getOrCreate()# 读取LogHub数据源。lines = spark \ .readStream \ .format("loghub") \ .option("endpoint","cn-hangzhou-intranet.log.aliyuncs.com") \ .option(...