一个StreamingContext定义之后,必须做以下几件事情:1.通过创建输入DStream来创建输入数据源.2.通过对DStream定义transformation和output算子操作,来定义实时计算逻辑.3.调用StreamingContext的start()方法,来开始实时处理数据.4.调用StreamingContext的awaitTermination()方法,来等待应用程序的终止.可以使用CTRL+C手动停止,或者就是让它持续不断的运行进行计算.5.也可以通过调用Streami…

Spark Streaming事务处理彻底掌握 感谢DT大数据梦工厂支持提供以下内容,DT大数据梦工厂专注于Spark发行版定制. 内容概括: 1Exactly once 2 输出不重复 1 正如银行转账业务一样,如果你给一个朋友转账一次,银行的系统必须保证此次的转账数据有且只能处理一次,不能出现另外的情况.事务的意思就是保证数据有且只能处理一次. 而Spark Streaming流处理在事务处理方面也是做得非常好的,并且这一部分内容也是非常重要的. 所谓一图胜千言,我们就来画一张图吧. 整个数…

原文地址:http://www.infoq.com/cn/articles/spark-sreaming-practice 本篇文章用Spark Streaming +Hbase为列,Spark Streaming专为流式数据处理,对Spark核心API进行了相应的扩展. 什么是Spark Streaming? 首先,什么是流式处理呢?数据流是一个数据持续不断到达的无边界序列集.流式处理是把连续不断的数据输入分割成单元数据块来处理.流式处理是一个低延迟的处理和流式数据分析.Spark Strea…

这篇博客帮你开始使用Apache Spark Streaming和HBase.Spark Streaming是核心Spark API的一个扩展,它能够处理连续数据流. Spark Streaming是什么? 首先,Spark Streaming是什么?数据流是数据连续到来的无限序列.Streaming划分连续流动的输入数据成离散单元以便处理.流处理是对流数据的低延迟处理和分析.Spark Streaming是核心Spark API的一个扩展,能够允许对实时数据的可扩展,高吞吐量,容错流处理.Sp…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文将帮助您使用基于HBase的Apache Spark Streaming.Spark Streaming是Spark API核心的一个扩展,支持连续的数据流处理. 什么是Spark Streaming? 首先,什么是流(streaming)?数据流是连续到达的无穷序列.流处理将不断流动的输入数据分成独立的单元进行处理.流处理是对流数据的低延迟处理和分析.Spark Streaming是Spark API核心的扩展,可实现实时数据的快…

Spark Streaming的核心 1.核心概念 StreamingContext:要初始化Spark Streaming程序,必须创建一个StreamingContext对象,它是所有Spark StreamingContext功能的主要入口点. 一个StreamingContext对象可以由SparkConf对象来创建,需要指定Seconds. import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ val conf =…

C# C#中 Thread,Task,Async/Await,IAsyncResult 的那些事儿!https://www.cnblogs.com/doforfuture/p/6293926.htmlAsp.net缓存技术(HttpRuntime.Cache)https://www.cnblogs.com/fengxuehuanlin/p/5358219.htmlCache及(HttpRuntime.Cache与HttpContext.Current.Cache)https://www.cnbl…

两种创建方式 val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master);val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1));//通过conf对象创建 val sc = new SparkContext(conf)val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1));//通过Context对象创建 appName,是用来在Spark UI上显…

Spark Streaming揭秘 Day25 StreamingContext和JobScheduler启动源码详解 今天主要理一下StreamingContext的启动过程,其中最为重要的就是JobScheduler的启动. StreamingContext启动 我们首先看下start方法的上半部分. 首先进行模式匹配,这是一个标准的条件判断,默认是INITIALIZED状态. 这里有三个关键部分: validate方法,会进行一些前置条件的判断.其中比较关键的是对DStreamGraph进…

1.1 创建StreamingContext对象 1.1.1通过SparkContext创建 源码如下: def this(sparkContext: SparkContext, batchDuration: Duration) = { this(sparkContext, null, batchDuration) } 第一参数为sparkContext对象,第二个参数为批次时间: 创建实例: val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(5)) 1.1.…