转载自:http://blog.csdn.net/jiangpeng59/article/details/53318761 foreachRDD通常用来把SparkStream运行得到的结果保存到外部系统比如HDFS.Mysql.Redis等等.了解下面的知识可以帮助我们避免很多误区 误区1:实例化外部连接对象的位置不正确,比如下面代码 dstream.foreachRDD { rdd => val connection = createNewConnection()  // executed …

转载自:http://blog.csdn.net/erfucun/article/details/52312682 本博文主要内容包括: 技术实现foreachRDD与foreachPartition解析 foreachRDD与foreachPartition实现实战 一:技术实现foreach解析: 1.首先我们看一下Output Operations on DStreams提供的API:   SparkStreaming的DStream提供了一个dstream.foreachRDD方法,该方…

1.说明 DStream的API不够满足使用的时候,可以使用这两个函数,将dstream转换为rdd,然后进行操作 2.transform transform:将DStream的操作转换为RDD的操作,调用该api最终只需要返回一个新的RDD即可 3.程序 package com.window.it import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.storage.StorageLevel impo…

答案: 两个坑, 性能坑和线程坑 DStream是抽象类,它把连续的数据流拆成很多的小RDD数据块, 这叫做“微批次”, spark的流式处理, 都是“微批次处理”. DStream内部实现上有批次处理时间间隔,滑动窗口等机制来保证每个微批次的时间间隔里, 数据流以RDD的形式发送给spark做进一步处理.因此, 在一个为批次的处理时间间隔里, DStream只产生一个RDD. 可以利用dstream.foreachRDD把数据发送给外部系统. 但是想要正确地, 有效率的使用它, 必须理解一下背…

基于Spark通用计算平台,可以很好地扩展各种计算类型的应用,尤其是Spark提供了内建的计算库支持,像Spark Streaming.Spark SQL.MLlib.GraphX,这些内建库都提供了高级抽象,可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑.这也得益于Scala编程语言的简洁性.这里,我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台,实现基于Spark Streaming的实时计算.我们的应用场景是分析用户使用手机App的行为,描述如下所示: 手机客户端会收集用户的行为事件(我们以点击事…

foreachRDD(SparkStreaming): SparkStreaming是流式实时处理数据,就是将数据流按照定义的时间进行分割(就是"批处理").每一个时间段内处理到的都是一个RDD.而SparkStreaming中的foreachRDD方法就是在处理每一个时间段内的RDD数据. DStream中即使有foreachRDD算子也不会立即进行处理,只有foreach(func)函数func中存在action算子才会执行foreachRDD算子运算,所有foreachRDD的函…

需求: 将统计结果写入到MySQL create table wordcount( word varchar(50) default null, wordcount int(10) default null ); 通过该sql将统计结果写入到MySQL "insert into wordcount(word, wordcount) vlaues('" + record._1 + "'," + record._2 + ")" 存在的问题: 1) 对…

一.output操作 1.output操作 DStream中的所有计算,都是由output操作触发的,比如print().如果没有任何output操作,那么,压根儿就不会执行定义的计算逻辑. 此外,即使你使用了foreachRDD output操作,也必须在里面对RDD执行action操作,才能触发对每一个batch的计算逻辑.否则,光有 foreachRDD output操作,在里面没有对RDD执行action操作,也不会触发任何逻辑. 2.output操作概览 二.foreachRDD 1.…

常出现的使用误区: 误区一:在driver上创建连接对象(比如网络连接或数据库连接)    如果在driver上创建连接对象,然后在RDD的算子函数内使用连接对象,那么就意味着需要将连接对象序列化后从driver传递到worker上.而连接对象(比如Connection对象)通常来说是不支持序列化的,此时通常会报序列化的异常(serialization errors).因此连接对象必须在worker上创建,不要在driver上创建. dstream.foreachRDD { rdd => val…

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏…