IDEA Spark Streaming 操作(文件源)

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IDEA Spark Streaming 操作(套接字流)

import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} object DStream_socket { def main(args: Array[String]): Unit = { val Conf=new SparkConf().setAppName("套接字流").setMaster("local[2]") val ss=))…

IDEA Spark Streaming 操作(RDD队列流)

import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import scala.collection.mutable object DStream_RDDqueue { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf=new SparkConf()…

IDEA Spark Streaming 操作(套接字流)-----make socket数据源

import java.io.PrintWriter import java.net.ServerSocket import scala.io.Source object DStream_makeSocket { def main(args: Array[String]): Unit = { val file="/home/soyo/桌面/spark编程测试数据/1.txt" val lines=Source.fromFile(file).getLines().toList lines…

Spark Streaming源码解读之流数据不断接收全生命周期彻底研究和思考

本期内容 : 数据接收架构设计模式数据接收源码彻底研究一.Spark Streaming数据接收设计模式 Spark Streaming接收数据也相似MVC架构: 1. Mode相当于Receiver存储数据,C级别的,Receiver是个抽象因为他有好多的Receiver 2. ReceiverSupervisor 是控制器,因为Receiver启动是靠ReceiverSuperior启动的,及接收到的数据交给ReceiverSuperior存储数据的 3. Driver会获得源数据,…

Spark Streaming源码解读之生成全生命周期彻底研究与思考

本期内容 : DStream与RDD关系彻底研究 Streaming中RDD的生成彻底研究问题的提出 : 1. RDD是怎么生成的,依靠什么生成 2.执行时是否与Spark Core上的RDD执行有什么不同的 3. 运行之后我们要怎么处理为什么有第三点 : 是因为Spark Streaming 中会随着相关触发条件,窗口Window滑动的时候都会不断的产生RDD , 从最基本的层次考虑,RDD也是基本对象,每秒会产生RDD ,内存能不能完全容纳,每个处理完成后怎么进行管理? 一. 整个Spa…

Spark Streaming源码解读之Job动态生成和深度思考

本期内容 : Spark Streaming Job生成深度思考 Spark Streaming Job生成源码解析 Spark Core中的Job就是一个运行的作业,就是具体做的某一件事,这里的JOB由于它是基于Spark Core所以Spark Streaming对其进行了封装. 大数据开发应用中少不了定时任务,是否相当于流式处理,只是期间的时间间隔的不同而已,所以数据都可以认为是流式处理. 一. JobGenerator 作业动态生成的一个类 : JobGenerator是个普通的类,作业…