DStream 转换操作----无状态转换

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DStream 转换操作----无状态转换

DStream转换操作包括无状态转换和有状态转换. 无状态转换:每个批次的处理不依赖于之前批次的数据. 有状态转换:当前批次的处理需要使用之前批次的数据或者中间结果.有状态转换包括基于滑动窗口的转换和追踪状态变化的转换(updateStateByKey). DStream无状态转换操作包括: map(func) :对源DStream的每个元素,采用func函数进行转换,得到一个新的DStream: * flatMap(func): 与map相似,但是每个输入项可用被映射为0个或者多个输出项: *…

DStream 转换操作------有状态转换操作

import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} object DStream_转换操作 { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf=new SparkConf().setAppName("转换操作").setMaster("local[2]") val sc=)) v…

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…

无状态服务（stateless service）

一.定义无状态服务(stateless service)对单次请求的处理,不依赖其他请求,也就是说,处理一次请求所需的全部信息,要么都包含在这个请求里,要么可以从外部获取到(比如说数据库),服务器本身不存储任何信息有状态服务(stateful service)则相反,它会在自身保存一些数据,先后的请求是有关联的二.优劣有状态服务常常用于实现事务(并不是唯一办法,下文有另外的方案).举一个常见的例子,在商城里购买一件商品.需要经过放入购物车.确认订单.付款等多个步骤.由于HTTP协议本身是…

这个知识点不错，，学习一下先。。。无状态服务（stateless service）（转）

这样的应用,显得高级一些哟~~:) +================== http://kyfxbl.iteye.com/blog/1831869 ========================== 一.定义无状态服务(stateless service)对单次请求的处理,不依赖其他请求,也就是说,处理一次请求所需的全部信息,要么都包含在这个请求里,要么可以从外部获取到(比如说数据库),服务器本身不存储任何信息有状态服务(stateful service)则相反,它会在自身保存一些数据,…

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…