上篇了解了一些基本的Structured Streaming的概念,知道了Structured Streaming其实是一个无下界的无限递增的DataFrame.基于这个DataFrame,我们可以做一些基本的select.map.filter操作,也可以做一些复杂的join和统计.本篇就着重介绍下,Structured Streaming支持的输入输出,看看都提供了哪些方便的操作. 数据源 Structured Streaming 提供了几种数据源的类型,可以方便的构造Steaming的Dat

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 spark sql 可以说是 spark 中的精华部分了,我感觉整体复杂度是 spark streaming 的 5 倍以上,现在 spark 官方主推 structed streaming, spark streaming  维护的也不积极了, 我们基于 spark 来构建大数据计算任务,重心也要向 DataSet 转移,原来基于 RDD 写的代码迁移过来,好处是非常大的,尤其是在性能方面,有质的提升,  spark sql 中的各种内嵌的性能优化是比人裸写 RDD 遵守各种所谓的最佳

spark sql 可以说是 spark 中的精华部分了,我感觉整体复杂度是 spark streaming 的 5 倍以上,现在 spark 官方主推 structed streaming, spark streaming 维护的也不积极了, 我们基于 spark 来构建大数据计算任务,重心也要向 DataSet 转移,原来基于 RDD 写的代码迁移过来,好处是非常大的,尤其是在性能方面,有质的提升, spark sql 中的各种内嵌的性能优化是比人裸写 RDD 遵守各种所谓的最佳实践更靠谱的

2019年11月08日 数砖的 Xingbo Jiang 大佬给社区发了一封邮件,宣布 Apache Spark 3.0 预览版正式发布,这个版本主要是为了对即将发布的 Apache Spark 3.0 版本进行大规模社区测试.无论是从 API 还是从功能上来说,这个预览版都不是一个稳定的版本,它的主要目的是为了让社区提前尝试 Apache Spark 3.0 的新特性.如果大家想测试这个版本,可以到 这里 下载. Apache Spark 3.0 增加了很多令人兴奋的新特性,包括动态分区修剪(

CDH 的 6.0.1 是一个尴尬的版本,那时候 cloudera 还没有将 spark 更新到 2.4 还使用的是 spark 2.2版本. 但后来我们发现 2.3 | 2.4 更新了非常多的 feature 和修复了一些 bug 以及更新了很多包括 structed streaming 特性.并且最近最新的 6.2.0 将会在不久之后提供 Apache phoenix 的支持.所以我尝试将目前的 CDH 升级一下并且记录下来. CM 升级: 1. 准备工作: 在进行 CDH minor 版本

StructuredStreaming编程模型 基本概念 ◆ Time ◆ Trigger ◆ Input ◆ Query ◆ Result ◆ Output  案例模型:实时处理流单词统计编程模型 处理Event-time(事件时间)和 Late Data (延迟数据) ◆ Event-time : 事件时间 ◆ Late Data : 延迟数据   容错语义 传递端到端一次语义是结构化流设计背后的关键目标之一.为了实现这一点, 我们设计了结构化流源(Structed Streaming So

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我们在使用hadoop streaming的时候默认streaming的map和reduce的separator不指定的话,map和reduce会根据它们默认的分隔符来进行排序 map.reduce:默认的分隔符是\t(读入数据) 得到的结果都是按第一个分隔符排序去重后的结果 假设我们的有这么一列数据:USER IP DIR 我们想得到某一个用户的某一个ip的一系列dir,那我们应该怎么办呢? 这里我们就会用到streaming map和reduce的separator来指定key来进行排序和去

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前段时间在一个项目里面发现,针对Excel的处理没有一个公用的视图,来个下载的需求就要自己去写一堆POI的东西,终于有一天给我也来了几个,还是按照以前的方式来写,写多了真心想吐,后面想想还是有必要整个解析Excel的视图了.花了一天时间,总结出来共有三种方式可以处理Excel视图. 由于spring已经提供了excel的抽象视图,所以我们直接继承过来就可以了.由于POI对excel2007和2003处理方式有些不同,所以spring4.2以上版本提供了两个excel抽象视图AbstractXls

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Hadoop Streaming框架使用(一) Streaming简介 Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在Hadoop MapReduce中使用,方便已有程序向Hadoop平台移植.因此可以说对于hadoop的扩展性意义重大,今天简单说一下. Streaming的原理是用Java实现一个包装用户程序的MapReduce程序,该程序负责调用MapReduce Java接口获取key/value对输入,创建一个新的进程启动包装的用户程序,将数据通过管道传递给包装的用户程序处理,然后调

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MapReduce太高深,性能也值得考虑,大家感兴趣的还是看看spark比较好. FileInputFormat类 FileInputFormat是所有使用文件为数据源的InputFormat实现的基类,它提供了两个功能:一个定义哪些文件包含在一个作业的输入中:一个为输入文件生成分片的实现,把分片割成记录的作业由其子类来完成. 下图为InputFormat类的层次结构 :  FileInputFormat 类输入路径 FileInputFormat 提供四种静态方法来设定 Job 的输入路径,其

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Spark Streaming+Kafka 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

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