用Spark完成复杂TopN计算的两种逻辑

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用Spark完成复杂TopN计算的两种逻辑

如果有商品品类的数据pairRDD(categoryId,clickCount_orderCount_payCount),用Spark完成Top5,你会怎么做? 这里假设使用Java语言进行编写,那么你有两种思路: 1.简化成RDD(categoryObject),其中categoryObject实现了java.lang.Comparable.然后使用top(5)获得topN 2.转换成PairRDD(categoryKey,info),其中categoryKey实现了scala.math.Or…

Spark Streaming中空batches处理的两种方法（转）

原文链接:Spark Streaming中空batches处理的两种方法 Spark Streaming是近实时(near real time)的小批处理系统.对给定的时间间隔(interval),Spark Streaming生成新的batch并对它进行一些处理.每个batch中的数据都代表一个RDD,但是如果一些batch中没有数据会发生什么事情呢?Spark Streaming将会产生EmptyRDD的RDD,它的定义如下: 01 package org.apache.spark.rdd…

【Spark篇】---SparkStreaming+Kafka的两种模式receiver模式和Direct模式

一.前述 SparkStreamin是流式问题的解决的代表,一般结合kafka使用,所以本文着重讲解sparkStreaming+kafka两种模式. 二.具体 1.Receiver模式原理图: receiver模式理解: 在SparkStreaming程序运行起来后,Executor中会有receiver tasks接收kafka推送过来的数据.数据会被持久化,默认级别为MEMORY_AND_DISK_SER_2,这个级别也可以修改.receiver task对接收过来的数据进行存储…

spark streaming 接收kafka消息之一 -- 两种接收方式

源码分析的spark版本是1.6. 首先,先看一下 org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream 的类说明: This is the abstract base class for all input streams. This class provides methods start() and stop() which is called by Spark Streaming system to start and stop receivi…

第一章：1-20、试计算以下两种情况的发送时延和传播时延：（1）数据长度为107bit，数据发送速率为100kbit/s，传播距离为1000km，信号在媒体上的传播速率为2×108m/s。（2）数据长度为103bit，数据发送速率为1Gbit/s，传输距离和信号在媒体上的传播速率同上。

<计算机网络>谢希仁著第四版课后习题答案答: 1):发送延迟=107/(100×1000)=100s 传播延迟=1000×1000/(2×108)=5×10-3s=5ms 2):发送延迟=103/(109)=10-6s=1us 传播延迟=1000×1000/(2×108)=5×10-3s=5ms…

spark提交任务的两种的方法

在学习Spark过程中,资料中介绍的提交Spark Job的方式主要有两种(我所知道的): 第一种: 通过命令行的方式提交Job,使用spark 自带的spark-submit工具提交,官网和大多数参考资料都是已这种方式提交的,提交命令示例如下:./spark-submit --class com.learn.spark.SimpleApp --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 2g --executor-memory 2g --e…

sparkStreaming读取kafka的两种方式

概述 Spark Streaming 支持多种实时输入源数据的读取,其中包括Kafka.flume.socket流等等.除了Kafka以外的实时输入源,由于我们的业务场景没有涉及,在此将不会讨论.本篇文章主要着眼于我们目前的业务场景,只关注Spark Streaming读取Kafka数据的方式. Spark Streaming 官方提供了两种方式读取Kafka数据: 一是Receiver-based Approach.该种读取模式官方最先支持,并在Spark 1.2提供了数据零丢失(zero-d…