在Spark Streaming程序中,若需要使用有状态的流来统计一些累积性的指标,比如各个商品的PV.简单的代码描述如下,使用mapWithState()算子: val productPvStream = stream.mapPartitions(records => { var result = new ListBuffer[(String, Int)] for (record <- records) { result += Tuple2(record.key(), 1) } result…
Spark 定制版:005~贯通Spark Streaming流计算框架的运行源码   本讲内容: a. 在线动态计算分类最热门商品案例回顾与演示 b. 基于案例贯通Spark Streaming的运行源码 注:本讲内容基于Spark 1.6.1版本(在2016年5月来说是Spark最新版本)讲解. 上节回顾 上节课主要从事务视角为大家探索Spark Streaming架构机制:Spark Streaming程序分成而部分,一部分是Driver,另外一部分是Executor.通过对Driver和…
Spark Streaming介绍 Spark Streaming概述 Spark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications. 它可以非常容易的构建一个可扩展.具有容错机制的流式应用. 对接很多的外部数据源 Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字(socket)等等 Spark Streaming特性 1.易用性 可以像编写离线批处理一样去编写流…
SparkStreaming Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理.Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点.Spark Streaming支持的数据源有很多,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的高度抽象操作如: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. 特性 1.易用性 可以像编写离线批处理一样去…
1 spark streaming 程序代码实例 代码如下: object OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB { def main(args: Array[String]){ val conf = new SparkConf() //创建SparkConf对象 //设置应用程序的名称,在程序运行的监控界面可以看到名称 conf.setAppName("OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB") conf.setMas…
1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re…
带状态的更新是使用的updateStateByKey方法,里面传入一个函数,函数要自己写,注意需要设置checkpoint import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需要设置checkpoint * 有状…
本章节内容: 一.在线动态计算分类最热门商品案例回顾 二.基于案例贯通Spark Streaming的运行源码 先看代码(源码场景:用户.用户的商品.商品的点击量排名,按商品.其点击量排名前三): package com.dt.spark.sparkstreaming import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext impo…
本期内容 : Spark Streaming+Spark SQL案例展示 基于案例贯穿Spark Streaming的运行源码 一. 案例代码阐述 : 在线动态计算电商中不同类别中最热门的商品排名,例如:手机类别中最热门的三种手机.电视类别中最热门的三种电视等. 1.案例运行代码 : import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.hive.HiveCont…
随着对spark的了解,有时会觉得spark就像一个宝盒一样时不时会出现一些难以置信的新功能.每一个新功能被挖掘,就可以使开发过程变得更加便利一点.甚至使很多不可能完成或者完成起来比较复杂的操作,变成简单起来.有些功能是框架专门开放给用户使用,有些则是框架内部使用但是又对外暴露了接口,用户也可以使用的功能. 今天和大家分享的是两个监听器SparkListener和streamingListener,由于这两个监听器的存在使得很多功能的开发变得轻松很多,也使很多技术实现变得轻便很多. 结合我的使用…