第1关: Spark Streaming 基础 与 套接字流 1. Spark Streaming的基本概念和工作原理 Spark Streaming是Apache Spark的一个扩展模块,用于处理实时数据流。它将数据流切分为一系列小批次(微批次),并使用与批处理相同的API进行处理。这种微批处理的架构使得Spark Streaming能够高效地处理实时数据,并提供高容错性和可扩展...
(1)基本输入源:文件流、套接字连接和Akka Actor。 (2)高级输入源:Kafka、Flume、Kineis、Twitter等。 基本输入源可以直接应用于StreamingContext API,而对于高级输入源则需要一些额外的依赖包。 由于Input DStream要接受外部的数据输入,因此每个Input DStream(不包括文件流)都会对应一个单一的接收器(Receiver)对象,...
SparkStreaming是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统,可以对多种数据源(如Kdfka、Flume、Twitter、Zero和TCP 套接字)进行类似Map、Reduce和Join等复杂操作,并将结果保存到外部文件系统、数据库或应用到实时仪表盘。 l计算流程:Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。这里的批处理...
每个Receiver都会负责一个input DStream(比如从文件中读取数据的文件流,比如套接字流,或者从Kafka中读取的一个输入流等等); Spark Streaming通过input DStream与外部数据源进行连接,读取相关数据。 ⭐️编写Spark Streaming程序的基本步骤是: 通过创建输入DStream来定义输入源; 通过对DStream应用转换操作和输出操作来...
Spark Streaming是核心Spark API的扩展,可以实现流式处理实时数据流,并且具有良好的扩展性、高吞吐量和容错能力。Spark Streaming支持从多个数据源提取数据,比如Kafka,Flume,Twitter Zero MQ,Kinesis,以及TCP套接字,能够提供一些高级API来表示复杂的处理算法,例如:map,reduce,join和窗口,等等。最终,Spark Streaming支持将...
Spark Streaming在当时是为了与当时的Apache Storm竞争,也让Spark可以用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍,Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。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、win...
2.1 基础数据源 在入门实例中我们已经了解到ssc.socketTextStream(...),它通过TCP套接字连接从数据服务器获取文本数据创建 DStream。除了套接字,StreamingContext API 也提供了把文件作为输入源创建 DStreams 的方法。 2.1.1 File Streams 可以从与HDFSAPI 兼容的任何文件系统(即,HDFS,S3,NFS等)上的文件读取数据...
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 ...
Spark Streaming 基础组件 1. Streaming Context Streaming Context用来消耗数据流。通过对它注册一个输入数据流,可以产生一个Receiver对象。这是使用Spark Streaming流处理功能的入口。Spark对包括Twitter、Akka和ZeroMQ等一些列数据源提供了默认的数据流读取实现。
Discretized Stream 是 Spark Streaming 的基础抽象,代表持续性的数据流和经过各种 Spark 原语操作后的结果数据流。在内部实现上,DStream 是一系列连续的 RDD 来表示。每个 RDD 含有一段时间间隔内的数据,如下图: 对数据的操作也是按照 RDD 为单位来进行的,如下图: 计算过程由 Spark Engin...