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.join.window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. Spark Streaming流式处理系统特点有: 将流式计算分解成一系列短小的批处理作业 将失败或者执行较慢的任务在其它节点上并行执行 较强的容错能力(基于RDD继承关系Lineage) 使用和RDD一样的语义…

Spark Streaming是一个新的实时计算的利器,而且还在快速的发展.它将输入流切分成一个个的DStream转换为RDD,从而可以使用Spark来处理.它直接支持多种数据源:Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ , TCP sockets等,有一些可以操作的函数:map, reduce, join, window等. 本文将Spark Streaming和Flume-NG进行对接,然后以官方内置的JavaFlumeEventCount作参考,稍作修改然后放到集群上去运…

Spark Streaming介绍 Spark Streaming概述 Spark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications. 它可以非常容易的构建一个可扩展.具有容错机制的流式应用. 对接很多的外部数据源 Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字(socket)等等 Spark Streaming特性 1.易用性 可以像编写离线批处理一样去编写流…

原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/)   上篇博客讨论了Spark Streaming 程序动态生成Job的过程,并留下一个疑问: JobScheduler将动态生成的Job提交,然后调用了Job对象的run方法,最后run方法的调用是如何触发RDD的Action操作,从而真正触发Job的执行的呢?本文就具体讲解这个问题.   一.DStream和RDD的关系     DSream 代表了一系列连续的RDD,DStream中每…

Spark Streaming实例分析 2015-02-02 21:00 4343人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: spark(11)  转载地址:http://www.aboutyun.com/thread-8901-1-1.html 这一章要讲Spark Streaming,讲之前首先回顾下它的用法,具体用法请参照<Spark Streaming编程讲解 >. Example代码分析 val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds…

这一章要讲Spark Streaming,讲之前首先回顾下它的用法,具体用法请参照<Spark Streaming编程指南>. Example代码分析 val ssc = )); // 获得一个DStream负责连接 监听端口:地址 val lines = ssc.socketTextStream(serverIP, serverPort); // 对每一行数据执行Split操作 val words = lines.flatMap(_.split(" ")); // 统计w…

spark-streaming读hdfs,统计文件中单词数量,并写入mysql package com.yeliang; import java.sql.Connection; import java.sql.Statement; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; i…

Spark Streaming是核心Spark API的扩展,可实现实时数据流的可扩展,高吞吐量,容错流处理. bin/spark-submit --class Streaming /home/wx/Stream.jar hadoop fs -put /home/wx/123.txt /user/wx/ 文本123.txt NOTICE:07-26 logId[0072] NOTICE:07-26 logId[0073] NOTICE:07-26 logId[0074] NOTICE:07-26…

第1章 Spark Streaming 概述1.1 什么是 Spark Streaming1.2 为什么要学习 Spark Streaming1.3 Spark 与 Storm 的对比第2章 运行 Spark Streaming第3章 架构与抽象第4章 Spark Streaming 解析4.1 初始化 StreamingContext4.2 什么是 DStreams4.3 DStream 的输入4.3.1 基本数据源4.3.2 高级数据源4.4 DStream 的转换4.4.1 无状态转化操作…

设计背景 spark thriftserver目前线上有10个实例,以往通过监控端口存活的方式很不准确,当出故障时进程不退出情况很多,而手动去查看日志再重启处理服务这个过程很低效,故设计利用Spark streaming去实时获取spark thriftserver的log,通过log判断服务是否停止服务,从而进行对应的自动重启处理,该方案能达到秒级 7 * 24h不间断监控及维护服务. 设计架构 在需要检测的spark thriftserver服务节点上部署flume agent来监控日志流…