* SparkStreaming基础 打开之前构建好的Maven工程,如何构建?请参看SparkCore基础(二)的最后部分. 在SparkCore中,我们操作的数据都在RDD中,是Spark的一个抽象概念,也是一个抽象类,是由SparkContext对象sc转换得到的. 那么在SparkStreaming中,我们使用的Spark的StreamingContext对象,简称ssc. 我们本节内容以动手为基础,直接开始一些测试案例:具体的框架结构请参看官方文档,写的非常之详细. SparkStre…

体现sparkStreaming的秒级准实时性,所以我们需要一个能够持续输入数据的东东 1.CentOS上下载nc 创建一个scala工程,导入相关pom依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSche…

Spark Streaming揭秘 Day6 关于SparkStreaming Job的一些思考 Job是SparkStreaming的重要基础,今天让我们深入,进行一些思考. Job是什么? 首先,有个挺重要的概念要区分下,就是SparkStreaming中的Job和Spark core的Job并不相同,可以认为SparkStreaming中的Job是一个应用程序,不同于Spark core中的Job. 从Job的的定义来看,类似于一个Java Bean,核心是其run方法,相当于Java中线…

一.Spark Streaming的介绍 1.       流处理 流式处理(Stream Processing).流式处理就是指源源不断的数据流过系统时,系统能够不停地连续计算.所以流式处理没有什么严格的时间限制,数据从进入系统到出来结果可能是需要一段时间.然而流式处理唯一的限制是系统长期来看的输出速率应当快于或至少等于输入速率.否则的话,数据岂不是会在系统中越积越多(不然数据哪去了)?如此,不管处理时是在内存.闪存还是硬盘,早晚都会空间耗尽的.就像雪崩效应,系统越来越慢,数据越积越多. 2.…

1.简介 Spark Streaming处理的数据流图: Spark Streaming在内部的处理机制是,接收实时流的数据,并根据一定的时间间隔拆分成一批批的数据,然后通过Spark Engine处理这些批数据,最终得到处理后的一批批结果数据. 对应的批数据,在Spark内核对应一个RDD实例,因此,对应流数据的DStream可以看成是一组RDDs,即RDD的一个序列.通俗点理解的话,在流数据分成一批一批后,通过一个先进先出的队列,然后 Spark Engine从该队列中依次取出一个个批数据,…

一.下载依赖jar包 具体可以参考:SparkStreaming整合kafka编程 二.创建Java工程 太简单,略. 三.实际例子 spark的安装包里面有好多例子,具体路径:spark-2.1.1-bin-hadoop2.7\examples. JavaDirectKafkaWordCount.java package com.spark.test; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Ar…

数据本地性 数据计算尽可能在数据所在的节点上运行,这样可以减少数据在网络上的传输,毕竟移动计算比移动数据代价小很多.进一步看,数据如果在运行节点的内存中,就能够进一步减少磁盘的I/O的传输.在spark中,数据本地性优先级从高到低为PROCESS_LOCAL>NODE_LOCAL>NO_PREF>RACK_LOACL>ANY即最好是运行在节点内存中的数据,次要是同一个NODE,再次是同机架,最后是任意位置.        PROCESS_LOCAL   进程本地化:task要计算的…

第1章 Spark Streaming概述 1.1 Spark Streaming是什么 Spark Streaming用于流式数据的处理.Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字等等.数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如:map.reduce.join.window等进行运算.而结果也能保存在很多地方,如HDFS,数据库等. 和Spark基于RDD的概念很相似,Spark Streaming使用离散…

SparkStreaming-Kafka-Redis-集成-基础参考资料 Overview - Spark 2.2.0 Documentation Spark Streaming + Kafka Integration Guide - Spark 2.2.0 Documentation Spark Streaming + Kafka Integration Guide (Kafka broker version 0.8.2.1 or higher) - Spark 2.2.0 Documenta…

DStream编程数据模型 DStream(Discretized Stream)作为Spark Streaming的基础抽象,它代表持续性的数据流. 这些数据流既可以通过外部输入源赖获取,也可以通过现有的Dstream的transformation操作来获得. 在内部实现上,DStream由一组时间序列上连续的RDD来表示.每个RDD都包含了自己特定时间间隔内的数据流. 对DStream中数据的各种操作也是映射到内部的RDD上来进行的 对Dtream的操作可以通过RDD的transformat…