本节课分成二部分讲解: 一.Spark Streaming on Polling from Flume实战 二.Spark Streaming on Polling from Flume源码 第一部分: 推模式(Flume push SparkStreaming) VS 拉模式(SparkStreaming poll Flume) 采用推模式:推模式的理解就是Flume作为缓存,存有数据.监听对应端口,如果服务可以链接,就将数据push过去.(简单,耦合要低),缺点是SparkStreaming…

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…

一:Spark集群开发环境准备 启动HDFS,如下图所示: 通过web端查看节点正常启动,如下图所示: 2.启动Spark集群,如下图所示: 通过web端查看集群启动正常,如下图所示: 3.启动start-history-server.sh,如下图所示: 二:HDFS的SparkStreaming案例实战(代码部分) package com.dt.spark.SparkApps.sparkstreaming; import org.apache.spark.SparkConf; import o…

本期内容: 1. Flume on HDFS案例回顾 2. Flume推送数据到Spark Streaming实战 3. 原理绘图剖析 1. Flume on HDFS案例回顾 上节课要求大家自己安装配置Flume,并且测试数据的传输.我昨天是要求传送的HDFS上. 文件配置: ~/.bashrc: export FLUME_HOME=/usr/local/flume/apache-flume-1.6.0-bin export FLUME_CONF_DIR=$FLUME_HOME/conf PA…

spark是迭代式的内存计算框架,具有很好的高可用性.sparkStreaming作为其模块之一,常被用于进行实时的流式计算.实时的流式处理系统必须是7*24运行的,同时可以从各种各样的系统错误中恢复. 在实际使用中,容错和数据无丢失显得尤为重要.最近看了官网和一些博文,整理了一下对Spark Streaming的容错和数据无丢失机制. checkPoint机制可保证其容错性.spark中的WAL用来改进恢复机制,保证数据的无丢失. checkPoint机制介绍 Spark Streaming需…

1. 安装flume flume安装,解压后修改flume_env.sh配置文件,指定java_home即可. cp hdfs jar包到flume lib目录下(否则无法抽取数据到hdfs上): $ cp /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-2.5.0-cdh5.3.6.jar /opt/cdh-5.3.6/flume-1.5.0-cdh5.3.6-bin/lib/ 2. spark stream…

一.简介 Apache Flume是一个分布式,高可用的数据收集系统,可以从不同的数据源收集数据,经过聚合后发送到分布式计算框架或者存储系统中.Spark Straming提供了以下两种方式用于Flume的整合. 二.推送式方法 在推送式方法(Flume-style Push-based Approach)中,Spark Streaming程序需要对某台服务器的某个端口进行监听,Flume通过avro Sink将数据源源不断推送到该端口.这里以监听日志文件为例,具体整合方式如下: 2.1 配置日…

一.简介 Apache Flume 是一个分布式,高可用的数据收集系统,可以从不同的数据源收集数据,经过聚合后发送到分布式计算框架或者存储系统中.Spark Straming 提供了以下两种方式用于 Flume 的整合. 二.推送式方法 在推送式方法 (Flume-style Push-based Approach) 中,Spark Streaming 程序需要对某台服务器的某个端口进行监听,Flume 通过 avro Sink 将数据源源不断推送到该端口.这里以监听日志文件为例,具体整合方式如…

一.数据接收原理 二.源码分析 入口包org.apache.spark.streaming.receiver下ReceiverSupervisorImpl类的onStart()方法 ### override protected def onStart() { // 这里的blockGenerator很重要,和数据接收有关,其运行在worker的executor端负责数据接收后的一些存取工作,以及配合ReceiverTracker // 在Executor上,启动Receiver之前,就会先启动这…

Spark Streaming 整合 Flume ​ 一.简介二.推送式方法        2.1 配置日志收集Flume        2.2 项目依赖        2.3 Spark Streaming接收日志数据        2.4 项目打包        2.5 启动服务和提交作业        2.6 测试        2.7 注意事项三.拉取式方法        3.1 配置日志收集Flume        2.2 新增依赖        2.3 Spark Streaming…