第一,我们将Spark Streaming类名和StreamingContext的一些隐式转换导入到我们的环境中,以便将有用的方法添加到我们需要的其他类(如DStream)中。StreamingContext是所有流功能的主要入口点。我们创建一个带有两个执行线程的本地StreamingContext,批处理间隔为1秒。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 importorg.apache.spark._ i...
import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._ // 从Spark 1.3之后这行就可以不需要了 // 创建一个local StreamingContext,包含2个工作线程,并将批次间隔设为1秒 // master至少需要2个CPU核,以避免出现任务饿死的情况 val conf = new Sp...
StreamingContext.stop() 也会把关联的SparkContext对象stop掉,如果不想把SparkContext对象也stop掉,可以将StreamingContext.stop的可选参数 stopSparkContext 设为false。 一个SparkContext对象可以和多个StreamingContext对象关联,只要先对前一个StreamingContext.stop(sparkContext=false),然后再创建新的StreamingContext对象即...
首先,导入 Spark Streaming 相关的类和一些 StreamingContext 中的隐式转化,其中包含一些与其他的类(比如说 DStream)相关的有用的方法。StreamingContext类是 Spark Streaming 程序的编程入口,创建一个本地模式的拥有两个线程的 StreamingContext 对象,并设置批次间隔为 1 秒。 importorg.apache.spark._importorg.apach...
接下来开始翻译 Spark 的 Spark Streaming Programming Guide 部分。 你可以点击这里曾革:Spark 中文文档目录汇总看到所有已经翻译的内容。 Overview Spark Steaming 是 Spark core API 的扩展,它是一种高分布式、高吞吐量以及高容错性的实时流数据处理模块。数据源可以从多个地方收集,比如 Kafka,Flume,Kinesis,或者是 ...
参考,http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html Overview SparkStreaming支持多种流输入,like Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ or plain old TCP sockets,并且可以在上面进行transform操作,最终数据存入HDFS,数据库或dashboard ...
简单写一下自己读了Spark Streaming 2.1.0 Programming Guide之后的体验,也可以说是自己对该编程指南的理解与翻译。 https://spark.apache.org/docs/2.1.0/streaming-programming-guide.html Overview Spark Streaming(下称streaming)是Spark core的拓展,一个易扩展、高吞吐、高容错的流式数据处理系统。
Spark Streaming Spark streaming是Spark核心API的一个扩展,它对实时流式数据的处理具有可扩展性、高吞吐量、可容错性等特点。我们可以从kafka、flume、Twitter、 ZeroMQ、Kinesis等源获取数据,也可以通过由 高阶函数map、reduce、join、window等组成的复杂算法计算出数据。最后,处理后的数据可以推送到文件系统、数据库...
Spark Streaming 是 Spark Core API 的扩展, 它支持弹性的, 高吞吐的, 容错的实时数据流的处理. 数据可以通过多种数据源获取, 例如 Kafka, Flume, Kinesis 以及 TCP sockets, 也可以通过例如 map, reduce, join, window 等的高级函数组成的复杂算法处理. 最终, 处理后的数据可以输出到文件系统, 数据库以及实时...
1.Spark Streaming介绍 Spark Streaming是Spark生态系统当中一个重要的框架,它建立在Spark Core之上,下面这幅图也可以看出Sparking Streaming在Spark生态系统中地位。 官方对于Spark Streaming的解释如下: Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant s...