Spark Streaming——Spark第一代实时计算引擎
一．什么是Spark StreamingSpark 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Spar....
Spark3.0分布，Structured Streaming UI登场
Spark开源十周年之际，Spark3.0发布了，这个版本大家也是期盼已久。登录Spark官网，最新的版本已经是3.0。而且不出意外，对于Structured Streaming进行了再一次的加强，这样Spark和Flink在实时计算领域的竞争，恐怕会愈演愈烈。Spark 3.0 主要的新特性如下：相比于Spark2.4，性能提升了2倍，主要体现在自适应查询执行，动态分区修剪等方面。Pandas....
Spark Streaming，Flink，Storm，Kafka Streams，Samza：如何选择流处理框架
如今，有许多可用的开源流框架。有趣的是，几乎所有它们都是相当新的，仅在最近几年才开发出来。因此，对于新手来说，很容易混淆流框架之间的理解和区分。在本文中，我将首先大致讨论流处理的类型和方面，然后比较最受欢迎的开源流框架：Flink，SparkStreaming，Storm，KafkaStream。我将尝试（简要地）解释它们的工作原理，它们的用例，优势，局限性，异同。什么是流/流处理：流处理的最优....
Spark Streaming之window滑动窗口详解
window滑动窗口Spark Streaming提供了滑动窗口操作的支持，从而让我们可以对一个滑动窗口内的数据执行 计算操作。每次掉落在窗口内的RDD的数据，会被聚合起来执行计算操作，然后生成的RDD，会作 为window DStream的一个RDD。比如下图中，就是对每三秒钟的数据执行一次滑动窗口计算，这3 秒内的3个RDD会被聚合起来进行处理，然后过了两秒钟，又会对最近三秒内的数据执行滑动....
基于Spark Streaming对新闻网站项目案例分析
一、需求分析新闻网站需求：pvuv注册用户数热门板块数据处理流程：数据源 -> kafka -> spark streaming二、数据准备（1）数据格式网站日志格式 ：date,timestamp,userid,pageid,section,action日志字段说明:date: 日期，yyyy-MM-dd格式 timestamp: 时间戳 userid: 用户id pa...
Spark Streaming之容错机制
一、容错机制的背景要理解Spark Streaming提供的容错机制，先回忆一下Spark RDD的基础容错语义：RDD，Ressilient Distributed Dataset，是不可变的、确定的、可重新计算的、分布式的数据集。每个 RDD都会记住确定好的计算操作的血缘关系，这些操作应用在 一个容错的数据集上来创建RDD。val lines = sc.textFile(hdfs file)....
Spark Streaming之checkpoint机制
一、checkpoint机制每一个Spark Streaming应用，正常来说，都是要7 * 24小时运转的，这就是实时计算程序的特点。因为要持续 不断的对数据进行计算。因此，对实时计算应用的要求，应该是必须要能够对与应用程序逻辑无关的失败，进行 容错。如果要实现这个目标，Spark Streaming程序就必须将足够的信息checkpoint到容错的存储系统上，从而让它能 够从失败中进行恢复。....
Spark Streaming与Spark SQL结合操作详解
Spark Streaming最强大的地方在于，可以与Spark Core、Spark SQL整合使用，之前已经通 过transform、foreachRDD等算子看到，如何将DStream中的RDD使用Spark Core执行批处理操 作。现在就来看看，如何将DStream中的RDD与Spark SQL结合起来使用。案例：每隔10秒，统计最近60秒的，每个种类的每个商品的点击次数，然后统计出每....
Spark Streaming之foreachRDD操作详解
DStream中的所有计算，都是由output操作触发的，比如print()。如果没有任何output操作， 那么，压根儿就不会执行定义的计算逻辑。此外，即使你使用了foreachRDD output操作，也必须在里面对RDD执行action操作，才能触 发对每一个batch的计算逻辑。否则，光有foreachRDD output操作，在里面没有对RDD执行 action操作，也不会触发任何逻辑....
Spark Streaming之Transform算子详解
Transform算子解读：transform操作，应用在DStream上时，可以用于执行任意的RDD到RDD的转换操作。它可以用于实现， DStream API中所没有提供的操作。比如说，DStream API中，并没有提供将一个DStream中的每个 batch，与一个特定的RDD进行join的操作。但是我们自己就可以使用transform操作来实现该功能。DStream.join()，只能....
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