无论是使用SpringBootAdmin还是使用Prometheus+Grafana都离不开SpringBoot提供的核心组件Actuator.提到Actuator,又不得不提Micrometer,从SpringBoot2.x开始,Actuator的功能实现都是基于Micrometer的.   Micrometer通过仪表客户端为各种健康监控系统提供了一个简单的外观Facade(Facade模式是23种设计模式中的一种,也叫外观模式 / 门面模式,Facade(外观)模式为子系统中的各类(或…
推送avro格式数据到topic 源代码:https://github.com/Neuw84/structured-streaming-avro-demo/blob/master/src/main/java/es/aconde/structured/GeneratorDemo.java package es.aconde.structured; import com.twitter.bijection.Injection; import com.twitter.bijection.avro.Ge…
流式(streaming)和批量( batch):流式数据,实际上更准确的说法应该是unbounded data(processing),也就是无边界的连续的数据的处理:对应的批量计算,更准确的说法是bounded data(processing),亦即有明确边界的数据的处理. 近年来流式计算框架编程接口的标准化,傻瓜化,SQL化日渐有走上台面的趋势.各家计算框架都开始认真考虑相关的问题,俨然成为大家竞争的热点方向. Dataflow模型:是谷歌在处理无边界数据的实践中,总结的一套SDK级别的解…
最近,有一个词儿特别热门--躺平.有没有人跟你说过:"躺平说起来容易,做起来更容易." 和躺平相对的是另外一个词--内卷,群聊的时候,已经很多次看过草卷起来了.jpg表情包.某些节假日还在学习的老哥,我们一般都会送一个雅号--卷怪. 内卷大户自然是我们互联网行业了,各种绩效KPI考核,末尾的要扣奖金,要被优化. 内卷怎么来的?也很简单,蛋糕做不大,分的人又变多了. 前两天看过某乎的一个回答,目前每年培训班大概会出来几十万的学生,实际的市场需求只有几分之一,那么这些新人入行,自然要卷起来…
目录 Overview Quick Example Programming Model Basic Concepts Handling Event-time and Late Data Fault Tolerance Semantics API using Datasets and DataFrames Creating streaming DataFrames and streaming Datasets Input Sources Schema inference and partition…
Structured streaming是spark 2.0以后新增的用于实时处理的技术.与spark streaming不同的是,Structured streaming打开了数据源到数据落地之间的限制,它这两个端整合起来,形成真正的“流”,形成一张巨大的表.同时也正因为此特点,真正实现了exactly once语义. 传统的spark streaming处理流程 在spark streaming中可能实现从数据源到计算的"exactly once",但在数据落地的时候,并不能.比如…
Structured Streaming编程 Programming Guide Overview Quick Example Programming Model Basic Concepts Handling Event-time and Late Data Fault Tolerance Semantics API using Datasets and DataFrames Creating streaming DataFrames and streaming Datasets Input…
本次此时是在SPARK2,3 structured streaming下测试,不过这种方案,在spark2.2 structured streaming下应该也可行(请自行测试).以下是我测试结果: 成功测试结果: 准备工作:创建maven项目,并在pom.xml导入一下依赖配置: <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <spark.versi…
WaterMark除了可以限定来迟数据范围,是否可以实现最近一小时统计? WaterMark目的用来限定参数计算数据的范围:比如当前计算数据内max timestamp是12::00,waterMark限定数据分为是60 minutes,那么如果此时输入11:00之前的数据就会被舍弃不参与统计,视为来迟范围超出了60minutes限定范围. 那么,是否可以借助它实现最近一小时的数据统计呢? 代码示例: package com.dx.streaming import java.sql.Timest…
从CSDN中读取到关于spark structured streaming源代码分析不错的几篇文章 spark源码分析--事件总线LiveListenerBus spark事件总线的核心是LiveListenerBus,其内部维护了多个AsyncEventQueue队列用于存储和分发SparkListenerEvent事件. spark事件总线整体思想是生产消费者模式,消息事件实现了先进先出和异步投递,同时将事件的产生(例如spark core创建stage.提交job)和事件的处理(例如在Sp…