Spark Streaming之窗口函数和状态转换函数

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Spark Streaming之窗口函数和状态转换函数

流处理主要有3种应用场景:无状态操作.window操作.状态操作. reduceByKeyAndWindow import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import org.apache.spark.str…

Spark Streaming揭秘 Day14 State状态管理

Spark Streaming揭秘 Day14 State状态管理今天让我们进入下SparkStreaming的一个非常好用的功能,也就State相关的操作.State是SparkStreaming中用来管理历史数据的结构.目前主要提供了updateStateByKey和MapWithStateRDD两个方法. updateStateByKey 首先,让我们先找一下这个方法的位置. 我们可以发现updateStateByKey这个方法并不在DStream中,而是在PairDStreamFunc…

Spark Streaming之六：Transformations 普通的转换操作

与RDD类似,DStream也提供了自己的一系列操作方法,这些操作可以分成四类: Transformations 普通的转换操作 Window Operations 窗口转换操作 Join Operations 合并操作 Output Operations 输出操作 2.2.3.1 普通的转换操作普通的转换操作如下表所示: 转换描述 map(func) 源 DStream的每个元素通过函数func返回一个新的DStream. flatMap(func) 类似与map操作,不同的是每个输入元素…

java笔记----线程状态转换函数

注意:stop().suspend()和 resume()方法现在已经不提倡使用,这些方法在虚拟机中可能引起“死锁”现象.suspend()和 resume()方法的替代方法是 wait()和 sleep().线程的退出通常采用自然终止的方法,建议不要人工调用 stop()方法.…

周期性清除Spark Streaming流状态的方法

在Spark Streaming程序中,若需要使用有状态的流来统计一些累积性的指标,比如各个商品的PV.简单的代码描述如下,使用mapWithState()算子: val productPvStream = stream.mapPartitions(records => { var result = new ListBuffer[(String, Int)] for (record <- records) { result += Tuple2(record.key(), 1) } result…

Spark Streaming之一：整体介绍

提到Spark Streaming,我们不得不说一下BDAS(Berkeley Data Analytics Stack),这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈.从它的视角来看,目前的大数据处理可以分为如以下三个类型. 复杂的批量数据处理(batch data processing),通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间. 基于历史数据的交互式查询(interactive query),通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间. 基于实时数据流的数据处理(streaming data proces…

Spark Streaming源码解读之State管理之UpdataStateByKey和MapWithState解密

本期内容 : UpdateStateByKey解密 MapWithState解密 Spark Streaming是实现State状态管理因素: 01. Spark Streaming是按照整个BachDuration划分Job的,每个BachDuration都会产生一个Job,为了符合业务操作的需求, 需要计算过去一个小时或者一周的数据,但是由于数据量大于BachDuration,此时不可避免的需要进行状态维护 02. Spark 的状态管理其实有很多函数,比较典型的有类似的UpdateStat…