SparkStreming之updateStateByKey

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SparkStreming之updateStateByKey

正文上一篇简单的写了一个socketTextStream的demo,这个问题就是每一次不能将之前和之后的数据进行合并统一.接下来我们通过demo进行把着这个问题解决. val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("updateState") val sc: StreamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(2)) sc.checkp…

spark streaming - kafka updateStateByKey 统计用户消费金额

场景餐厅老板想要统计每个用户来他的店里总共消费了多少金额,我们可以使用updateStateByKey来实现从kafka接收用户消费json数据,统计每分钟用户的消费情况,并且统计所有时间所有用户的消费情况(使用updateStateByKey来实现) 数据格式 {"user":"zhangsan","payment":8} {"user":"wangwu","payment":7}…

【Spark篇】---SparkStreaming算子操作transform和updateStateByKey

一.前述今天分享一篇SparkStreaming常用的算子transform和updateStateByKey. 可以通过transform算子,对Dstream做RDD到RDD的任意操作.其实就是DStream的类型转换. 算子内,拿到的RDD算子外,代码是在Driver端执行的,每个batchInterval执行一次,可以做到动态改变广播变量. 为SparkStreaming中每一个Key维护一份state状态,通过更新函数对该key的状态不断更新. 二.具体细节 1.tr…

067 HA与updateStateByKey结合

是HA与updateStateByKey相结合的程序. 有点问题,有点奇怪,重启项目后运行没有问题,但是第三次启动的时候,就不会在打印数据了,有点问题. 1.程序 package com.stream.it import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.{SparkCon…

065 updateStateByKey的函数API

一:使用场景 1.应用场景数据的累加一段时间内的数据的累加 2.说明每个批次都输出自己批次的数据, 这个时候,可以使用这个API,使得他们之间产生联系. 3.说明2 在累加器的时候,起到的效果和这里的说明想法有些相同,都可以输出上一个批次的信息二:程序 1.需要启动一些服务需要使用hadoop 2.程序 package com.stream.it import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.spark.rdd.RDD…

SparkStreaming updateStateByKey 保存记录信息

)(_+_) ) 查看是否存在,如果存在直接获取 )) ssc.checkpoint() )) //使用updateStateByKey 来更新状态 val stateDstream = wordDstream.updateStateByKey[Int](updateFunc) stateDstream.print() ssc.start() ssc.awaitTermination() }} ssc.checkPoint 如果在集群上运行会报出如下的错误: org.apache.spark.S…