转载自:http://blog.csdn.net/jiangpeng59/article/details/53318761 foreachRDD通常用来把SparkStream运行得到的结果保存到外部系统比如HDFS.Mysql.Redis等等.了解下面的知识可以帮助我们避免很多误区 误区1:实例化外部连接对象的位置不正确,比如下面代码 dstream.foreachRDD { rdd => val connection = createNewConnection()  // executed …

这里面包含了如何在kafka+sparkStreaming集成后的开发,也包含了一部分的优化. 一:说明 1.官网 指导网址:http://spark.apache.org/docs/1.6.1/streaming-kafka-integration.html 2.SparkStream+kafka Use Receiver 内部使用kafka的high lenel consumer API consumer offset 只能保持到zk/kafka中,只能通过配置进行offset的相关操作 D…

1.SparkStream 入口:StreamingContext 抽象:DStream 2.SparkStreaming内部原理 当一个批次到达的时候,会产生一个rdd,这个rdd的数据就是这个批次所接收/应该处理的数据内容,内部具体执行是rdd job的调度 batchDuration: 产生RDD的间隔时间(定时任务,间隔给定时间后会生产一个RDD),产生的RDD会缓存到一个Map<Time, RDD>:RDD的调度当集合中有一个rdd的time时间超过当前时间的时候(>=),对应…

离线计算框架:MR,hive-->对时间要求不严格 实时计算框架:SparkCore-->要求job执行时间比较快 交互式计算框架:SparkSQL,Hive,-->提供SQL操作的框架 流式数据处理框架:Storm,-->来一条数据就处理 微观流式数据处理框架:SparkStream,-->流式批量处理,一个一个批次处理,只是批次之间的时间间隔比较小 1. 2. 3.…

简介 sparkStream官网:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html#overview sparkStream是构建在spark core之上的实时流处理框架,它支持很多的数据源,如: 你可以从kafka等各种数据源中实时获取数据流,然后经过spark计算,持久化或者实时的dashBoard展示. sparkStream的实时计算其实也可以称为微批处理计算,它将数据流按照一定的时间段分割成小批的…

flume:从数据源拉取数据 kafka:主要起到缓冲从flume拉取多了的数据 sparkStream:对数据进行处理   一.flume拉取数据   1.源数据文件读取配置   在flume目录的conf目录下配置读取数据源的配置,配置一个test.properties文件,内容如下:   a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources.r1.type = exec a1.sources.r1.command = tail…

一直用storm做实时流的开发,之前系统学过spark但是一直没做个模版出来用,国庆节有时间准备做个sparkStream的模板用来防止以后公司要用.(功能模拟华为日常需求,db入库hadoop环境) 1.准备好三台已经安装好集群环境的的机器,在此我用的是linux red hat,集群是CDH5.5版本(公司建议用华为FI和cloudera manager这种会比较稳定些感觉) 2.CRT工具链接上集群环境,启动hadoop集群,本人是一个master两个salve结构(one namenod…

一.前述 SparkStreaming是流式处理框架,是Spark API的扩展,支持可扩展.高吞吐量.容错的实时数据流处理,实时数据的来源可以是:Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets,并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据.例如:map,reduce,join,window .最终,处理后的数据可以存放在文件系统,数据库等,方便实时展现. 二.SparkStreaming与Storm的区别 1.Storm是纯实时的流式处理框架,SparkSt…

1.两种方式 2.Basic Source 由StreamingContext可以提供的API 上面做的wordcount中的方式就算是第一种方式. 3.Advanced Source 使用数据接收器 线程负责转换接受数据,数据产生方主动将数据发送给SparkStreaming应用程序 Receiver接收到数据后,就存储下来 所以会有一个一直运行的job存在 数据传输方式:push方式. Direct Approach,直接方式 通过第三方的jar文件读取数据,数据不会在集群中形成block块…

1.DStream 内部是一系列的RDD组成的,每个RDD与RDD的产生时间形成一个pair保存在内存中(下面有) RDD包含了对应时间段的所有block数据. 2.DStream下的方法 /** Time interval after which the DStream generates a RDD */def slideDuration: Duration=>间隔时间 /** List of parent DStreams on which this DStream depends on…