概述 Spark 应用由driver program 组成,driver program运行用户的主函数,在集群内并行执行各种操作 主要抽象RDD: spark提供RDD,是贯穿整个集群中所有节点的分区元素的集合,能够被并行操作. RDDS来源: 1．Hadoop文件系统或支持Hadoop的文件系统中操作一个文件 2．driver program中已存在的scala集合 3．从另一个RDD转换得到 主要抽象shared variables共享变量: 共享变量也可以被并行操作 默认的,当spark…

Savepoint 本文翻译自文档Streaming Guide / Savepoints ------------------------------------------------------------- 使用DataStream API编写的程序可以从一个savepoint处恢复执行.savepoint可以同时更新你的程序和Flink集群而不丢失任何状态.该文档包括了从触发.存储以及销毁(dispose)savepoint的所有内容.有关Flink如何处理状态和失效的详细内容,请见文…

Working with State 本文翻译自Streaming Guide/ Fault Tolerance / Working with State ---------------------------------------------------------------------------------------- Flink中所有transformation可能都看上去像是方法(在functional processing术语中),但事实上它们都是有状态的Operator.你可…

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} 张安 张安 2 1 2016-08-02T10:56:00Z 2016-08-02T10:56:00Z 1 2945 16790 139 39 19696 16.00 false false false false…

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State Backends 本文翻译自文档Streaming Guide / Fault Tolerance / StateBackend ----------------------------------------------------------------------------------------- 使用Data Stream API编写的程序通常以多种形式维护状态: ·  窗口将收集element或在它被触发后聚合element ·  Transformation方法可能会…

窗口(Window) 本文翻译自文档Windows ----------------------------------- Flink使用窗口的概念,根据element的时间戳或者其他指标,将可能无限的DataStream分割为有限的数据切片(slice).我们在处理无限数据流以及进行聚合element的transformation时需要此种窗口分割. 注意:我们在此文档中讨论的大多是keyed windowing,即window是应用在KeyedStream上的.关键字下的窗口具有一定的优势,…

转载必须注明出处:梁杰帆 在这里要先感谢原作者们!如果各位在这里发现了错误之处,请大家提出 1.Initializing Spark     Spark程序必须做的第一件事就是创建一个SparkContext对象,它告诉Spark如何访问集群.要创建SparkContext,首先需要构建一个SparkConf对象,该对象包含关于应用程序的信息.     val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)     val…

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本文翻译自Pre-defined Timestamp Extractors / Watermark Emitter ------------------------------------------------------------------------------------------ 正如timestamps and watermark handling中所述,Flink提供了抽象类来让开发者赋值自己的时间戳并发送他们自己的Watermark.更具体来说,开发者需要依照不同用例情况来…