55、Spark Streaming:updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount程序

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55、Spark Streaming:updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount程序

一.updateStateByKey 1.概述 SparkStreaming 7*24 小时不间断的运行,有时需要管理一些状态,比如wordCount,每个batch的数据不是独立的而是需要累加的,这时就需要sparkStreaming来维护一些状态, 目前有两种方案updateStateByKey&mapWithState,mapWithState是spark1.6新加入的保存状态的方案,官方声称相比updateStateByKey有10倍性能提升. updateStateByKey底层是将p…

输入DStream之基础数据源以及基于HDFS的实时wordcount程序

输入DStream之基础数据源以及基于HDFS的实时wordcount程序一.Java方式二.Scala方式基于HDFS文件的实时计算,其实就是,监控一个HDFS目录,只要其中有新文件出现,就实时处理,相当于处理实时的文件流. streamingContext.fileStream<KeyClass,ValueClass,InputFormatClass>(dataDirectory) streamingContext.fileStream[KeyClass,ValueClass,Inp…

52、Spark Streaming之输入DStream之基础数据源以及基于HDFS的实时wordcount程序

一.概述 1.Socket:之前的wordcount例子,已经演示过了,StreamingContext.socketTextStream() 2.HDFS文件基于HDFS文件的实时计算,其实就是,监控一个HDFS目录,只要其中有新文件出现,就实时处理.相当于处理实时的文件流. streamingContext.fileStream<KeyClass, ValueClass, InputFormatClass>(dataDirectory) streamingContext.fileStre…

Spark Streaming updateStateByKey案例实战和内幕源码解密

本节课程主要分二个部分: 一.Spark Streaming updateStateByKey案例实战二.Spark Streaming updateStateByKey源码解密第一部分: updateStateByKey的主要功能是随着时间的流逝,在Spark Streaming中可以为每一个可以通过CheckPoint来维护一份state状态,通过更新函数对该key的状态不断更新:对每一个新批次的数据(batch)而言,Spark Streaming通过使用updateStateByKey…

spark streaming updateStateByKey 用法

object NetworkWordCount { def main(args: Array[String]) { ) { System.err.println("Usage: NetworkWordCount <hostname> <port>") System.exit() } val sparkConf = new SparkConf().setAppName("NetworkWordCount") val ssc = )) //使用u…

50、Spark Streaming实时wordcount程序开发

一.java版本 package cn.spark.study.streaming; import java.util.Arrays; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.fu…