基于micro-batch, spark2.3之后, 支持continues processing 基于spark SQL 如同在静态table上运行标准批查询一样表现流计算, spark 通过在一个 unbound input table 上运行增量查询来实现. unbound input table 每条输入数据, 体现为表的一条新行 result table  每批新输入被处理后, 更新此表. 三种mode: complete mode: 每次都更新全表 append mode: resu…

Spark Streaming学习笔记 liunx系统的习惯创建hadoop用户在hadoop根目录(/home/hadoop)上创建如下目录app 存放所有软件的安装目录 app/tmp 存放临时文件 data 存放测试数据lib 存放开发用的jar包software 存放软件安装包的目录source 存放框架源码 hadoop生态系统 CDH5.7.x地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ 需求:统计主站每个课程访问的客户端,地域信息分布地域:i…

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. Structure Stream访问方式 code examples import org.apache.spark.sql.streaming._ val df = spark.readStream.text("/home/testhdfs") val ps = df.writeStream.format("console").outputMode(OutputMode.Ap…

spark streaming项目 学习笔记 为什么要flume+kafka? 生成数据有高峰与低峰,如果直接高峰数据过来flume+spark/storm,实时处理容易处理不过来,扛不住压力.而选用flume+kafka添加了消息缓冲队列,spark可以去kafka里面取得数据,那么就可以起到缓冲的作用. Flume架构: 参考学习:http://flume.apache.org/releases/content/1.9.0/FlumeUserGuide.html 启动一个agent: bin…

目录 目录 概况 原理 API DStream WordCount示例 Input DStream Transformation Operation Output Operation 缓存与持久化 Checkpoint 性能调优 降低批次处理时间 设置合理批次时间间隔 内存调优 概况 Spark Streaming支持实时数据流的可扩展(scalable).高吞吐(high-throughput).容错(fault-tolerant)的流处理(stream processing). 架构图 特性…

流式(streaming)和批量( batch):流式数据,实际上更准确的说法应该是unbounded data(processing),也就是无边界的连续的数据的处理:对应的批量计算,更准确的说法是bounded data(processing),亦即有明确边界的数据的处理. 近年来流式计算框架编程接口的标准化,傻瓜化,SQL化日渐有走上台面的趋势.各家计算框架都开始认真考虑相关的问题,俨然成为大家竞争的热点方向. Dataflow模型:是谷歌在处理无边界数据的实践中,总结的一套SDK级别的解…

本文主要介绍四个问题: 什么是Spark Streaming实时计算? Spark实时计算原理流程是什么? Spark 2.X下一代实时计算框架Structured Streaming Spark Streaming相对其他实时计算框架该如何技术选型? 本文主要针对初学者,如果有不明白的概念可了解之前的博客内容. 1.什么是Spark Streaming? 与其他大数据框架Storm.Flink一样,Spark Streaming是基于Spark Core基础之上用于处理实时计算业务的框架.其实…

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 实时计算的一个方向 实时计算未来会成为一个趋势,基本上所有的离线计算任务都能通过实时计算来完成,对于实时计算来算,除了性能,延迟性和吞吐量这些硬指标要求以外,我觉得易用性上面应该是未来的一个发展方向,毕竟现在的实时计算入storm,flink,sparkstreaming等都是通过API来进行的,这些使用起来都不太方便,后续更大的一个侧重方向应该是SQL ON STREAMING,对storm了解不是很多,…

Dataflow编程模型和spark streaming结合 主要介绍一下Dataflow编程模型的基本思想,后面再简单比较一下Spark  streaming的编程模型 == 是什么 == 为用户提供以流式或批量模式处理海量数据的能力,该服务的编程接口模型(或者说计算框架)也就是下面要讨论的dataflow model 流式计算框架处理框架很多,也有大量的模型/框架号称能较好的处理流式和批量计算场景,比如Lambda模型,比如Spark等等,那么dataflow模型有什么特别的呢? 这就要要从…

1. Spark 2.0 ! 还记得我们的第七篇 Spark 博文里吗?里面我用三点来总结 spark dataframe 的好处: 当时是主要介绍 spark 里的 dataframe,今天是想总结一下 spark 2.0 的一些重大更新,准备过段时间［等到 2.0.1 或者 2.1 出来了就］切换到 spark 2.x 来.当我看官方的一些介绍和一些相关文章的时候,我发现 spark 2.0 的特点,也可以用第七篇里总结的 dataframe 的特点来说明,那就是: write less :…