Spark Structured Streaming目前的2.1.0版本只支持输入源:File.kafka和socket. 1. Socket Socket方式是最简单的数据输入源,如Quick example所示的程序,就是使用的这种方式.用户只需要指定"socket"形式并配置监听的IP和Port即可. val scoketDF = spark.readStream .format("socket") .option("host","…

Spark Structured streaming API支持的输出源有:Console.Memory.File和Foreach.其中Console在前两篇博文中已有详述,而Memory使用非常简单.本文着重介绍File和Foreach两种方式,并介绍如何在源码基本扩展新的输出方式. 1. File Structured Streaming支持将数据以File形式保存起来,其中支持的文件格式有四种:json.text.csv和parquet.其使用方式也非常简单只需设置checkpointLo…

Spark Structured Streaming目前的2.1.0版本只支持输入源:File.kafka和socket. 1. Socket Socket方式是最简单的数据输入源,如Quick example所示的程序,就是使用的这种方式.用户只需要指定"socket"形式并配置监听的IP和Port即可. val scoketDF = spark.readStream .format("socket") .option("host","…

 Spark Struntured Streaming是Spark 2.1.0版本后新增加的流计算引擎,本博将通过几篇博文详细介绍这个框架.这篇是介绍Spark Structured Streaming的基本开发方法.以Spark 自带的example进行测试和介绍,其为"StructuredNetworkWordcount.scala"文件. 1. Quick Example 由于我们是在单机上进行测试,所以需要修单机运行模型,修改后的程序如下: package org.apache…

 Spark Struntured Streaming是Spark 2.1.0版本后新增加的流计算引擎,本博将通过几篇博文详细介绍这个框架.这篇是介绍Spark Structured Streaming的基本开发方法.以Spark 自带的example进行测试和介绍,其为"StructuredNetworkWordcount.scala"文件. 1. Quick Example 由于我们是在单机上进行测试,所以需要修单机运行模型,修改后的程序如下: package org.apache…

1. 结构 1.1 概述 Structured Streaming组件滑动窗口功能由三个参数决定其功能:窗口时间.滑动步长和触发时间. 窗口时间:是指确定数据操作的长度: 滑动步长:是指窗口每次向前移动的时间长度: 触发时间:是指Structured Streaming将数据写入外部DataStreamWriter的时间间隔. 图 11 1.2 API 用户管理Structured Streaming的窗口功能,可以分为两步完成: 1) 定义窗口和滑动步长 API是通过一个全局的window方法…

Structured Streaming提供一些API来管理Streaming对象.用户可以通过这些API来手动管理已经启动的Streaming,保证在系统中的Streaming有序执行. 1. StreamingQuery 在调用DataStreamWriter方法的start启动Streaming后,会返回一个StreamingQuery对象.所以用户就可以通过这个对象来管理Streaming. 如下所示: val query = df.writeStream.format("console…

推送avro格式数据到topic 源代码:https://github.com/Neuw84/structured-streaming-avro-demo/blob/master/src/main/java/es/aconde/structured/GeneratorDemo.java package es.aconde.structured; import com.twitter.bijection.Injection; import com.twitter.bijection.avro.Ge…

将arvo格式数据发送到kafka的topic 第一步:定制avro schema: { "type": "record", "name": "userlog", "fields": [ {"name": "ip","type": "string"}, {"name": "identity"…

从CSDN中读取到关于spark structured streaming源代码分析不错的几篇文章 spark源码分析--事件总线LiveListenerBus spark事件总线的核心是LiveListenerBus,其内部维护了多个AsyncEventQueue队列用于存储和分发SparkListenerEvent事件. spark事件总线整体思想是生产消费者模式,消息事件实现了先进先出和异步投递,同时将事件的产生(例如spark core创建stage.提交job)和事件的处理(例如在Sp…