updateStateByKey 解释: 以DStream中的数据进行按key做reduce操作,然后对各个批次的数据进行累加 在有新的数据信息进入或更新时.能够让用户保持想要的不论什么状.使用这个功能须要完毕两步: 1) 定义状态:能够是随意数据类型 2) 定义状态更新函数:用一个函数指定怎样使用先前的状态.从输入流中的新值更新状态. 对于有状态操作,要不断的把当前和历史的时间切片的RDD累加计算,随着时间的流失,计算的数据规模会变得越来越大. updateStateByKey源代码: /**…

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…

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…

本篇从二个方面进行源码分析: 一.updateStateByKey解密 二.mapWithState解密 通过对Spark研究角度来研究jvm.分布式.图计算.架构设计.软件工程思想,可以学到很多东西. 进行黑名单动态生成和过滤例子中会用到updateStateByKey方法,此方法在DStream类中没有定义,需要在 DStream的object区域通过隐式转换来找,如下面的代码: object DStream {   // `toPairDStreamFunctions` was in Sp…

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…

Spark Streaming状态管理函数updateStateByKey和mapWithState 一.状态管理函数 二.mapWithState 2.1关于mapWithState 2.2mapWithState示例Scala: 2.3mapWithState算子应用示例 2.4mapWithState应用示例 2.5SparkStreaming之mapWithState 三.updateStateByKey 3.1关于updateStateByKey 3.2updateStateByKey…

场景 餐厅老板想要统计每个用户来他的店里总共消费了多少金额,我们可以使用updateStateByKey来实现 从kafka接收用户消费json数据,统计每分钟用户的消费情况,并且统计所有时间所有用户的消费情况(使用updateStateByKey来实现) 数据格式 {"user":"zhangsan","payment":8} {"user":"wangwu","payment":7}…

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…

Kafka0.8版本基于receiver接受器去接受kafka topic中的数据(并演示reduceByKeyAndWindow的使用) 依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId> <version>2.1.3</version> </depen…

一.问题描述:Kafka生产集群中有一台机器cdh-003由于物理故障原因挂掉了,并且系统起不来了,使得线上的spark Streaming实时任务不能正常消费,重启实时任务都不行.查看kafka topic状态,发现broker Leader出现-1的情况,如下图 二.问题分析Kafka Broker Leader 为-1,表示有partition在选举Leader的时候失败了,因此引起了消费该Topic的实时任务都出现了异常,经过排除发现挂掉的cdh-003机器正好是broker id为25…