Streaming hdfs count 需要先启动 hadoop 集群. # 启动 hadoop 集群 start-dfs.sh start-yarn.sh # 查看是否启动成功 # 命令 jps jps hadoop 启动成功之后,下面就是关于 stream 的代码,stream 统计代码如下,将下面的代码进行打包,上传到服务器上即可. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds,…

Spark Streaming 进阶与案例实战 1.带状态的算子: UpdateStateByKey 2.实战:计算到目前位置累积出现的单词个数写入到MySql中 1.create table CREATE TABLE `wordcount` ( `word` VARCHAR(50) NOT NULL, `count` INT(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`word`) ) COMMENT='单词统计表' COLLATE='utf8mb4_german2_ci' ENG…

之前测试的一些spark案例都是采用离线处理,spark streaming的流处理一样可以运行经典的wordcount. 基本环境: spark-2.0.0 scala-2.11.0 IDEA-15.0.6 创建项目,贴上代码: package org.iie import org.apache.log4j.{Level,Logger} import org.apache.spark.storage.StorageLevel import org.apache.spark.streaming.…

铭文一级: 第八章:Spark Streaming进阶与案例实战 updateStateByKey算子需求:统计到目前为止累积出现的单词的个数(需要保持住以前的状态) java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: The checkpoint directory has not been set. Please set it by StreamingContext.checkpoint(). 需求:将统计结果写入到MySQLcre…

Streaming 统计来自 kafka 的数据,这里涉及到的比较,kafka 的数据是使用从 flume 获取到的,这里相当于一个小的案例. 1. 启动 kafka Spark-Streaming hdfs count 案例 2. 启动 flume flume-ng agent -c conf -f conf/kafka_test.conf -n a1 -Dflume.root.logger=INFO,console flume 配置文件如下 # Name the components on…

系统架构介绍 整个实时监控系统的架构是先由 Flume 收集服务器产生的日志 Log 和前端埋点数据, 然后实时把这些信息发送到 Kafka 分布式发布订阅消息系统,接着由 Spark Streaming 消费 Kafka 中的消息,同时消费记录由 Zookeeper 集群统一管理,这样即使 Kafka 宕机重启后也能找到上次的消费记录继而进行消费.在这里 Spark Streaming 首先从 MySQL 读取规则然后进行 ETL 清洗并计算多个聚合指标,最后将结果的一部分存储到 Hbase…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 11]Spark Streaming 应用与动手实践 目标: 1. 掌握Spark Streaming的基本原理 2. 完成Spark Streaming最简单的演练和动手实验 3. 完成一个完整的Spark Streaming的实际案例(用户手机信息实时分析系统)…

铭文一级: 第8章 Spark Streaming进阶与案例实战 黑名单过滤 访问日志 ==> DStream20180808,zs20180808,ls20180808,ww ==> (zs: 20180808,zs)(ls: 20180808,ls)(ww: 20180808,ww) 黑名单列表 ==> RDDzsls ==>(zs: true)(ls: true) ==> 20180808,ww leftjoin(zs: [<20180808,zs>, &l…

场景:使用Spark Streaming接收HDFS上的文件数据与关系型数据库中的表进行相关的查询操作: 使用技术:Spark Streaming + Spark JDBC External DataSources   HDFS上文件的数据格式为:id.name.cityId,分隔符为tab  1 zhangsan 1 2 lisi 1 3 wangwu 2 4 zhaoliu 3 MySQL的表city结构为:id int, name varchar 1 bj 2 sz 3 sh 本案例的结果…

本期内容: 1. Spark Streaming Job架构与运行机制 2. Spark Streaming 容错架构与运行机制 事实上时间是不存在的,是由人的感官系统感觉时间的存在而已,是一种虚幻的存在,任何时候宇宙中的事情一直在发生着的. Spark Streaming好比时间,一直遵循其运行机制和架构在不停的在运行,无论你写多或者少的应用程序都跳不出这个范围. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streami…