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大数据系列-SPARK-STREAMING流数据window
大数据系列-SPARK-STREAMING流数据window package com.test import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream} import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} //window object SparkStreaS_P_A_R_K_stream
Spark Streaming概述 离线和实时概念 数据处理的延迟 离线计算 就是在计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会产生变化，一般计算量级较大，计算时间也较长。例如今天早上一点，把昨天累积的日志，计算出所需结果。最经典的就是Hadoop的MapReduce方式； 实时计算 输入数据是可以以序列SparkStreaming
1、SparkStreaming概述 数据处理类型分类 静态数据 数据源是不变的、有限的、显式离散的多适用于批量计算、离线计算流数据 数据是变动的、无限的、连续的多适用于实时计算，能在秒级、秒内处理完成 实时数据分类 小时级分钟级秒级sparkstreaming是pysark streaming
一、一个例子 from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext # create sc with two working threads sc = SparkContext("local[2]","test") # create local StreamingContext with batch interval of 1 second ssc = StresparkStreaming
import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}// 创建一个本地模式的StreamingContext, 两个工作线程， 1s的批处理间隔//Master要求2个核，以防出现饥饿情况object Socket { def main(args: Array[String]): Unit = {// Spa必会:关于SparkStreaming checkpoint那些事儿
必会:关于SparkStreaming checkpoint那些事儿 浪尖 浪尖聊大数据 spark Streaming的checkpoint是一个利器，帮助在driver端非代码逻辑错误导致的driver应用失败重启，比如网络，jvm等，当然也仅限于支持自动重启的集群管理器，比如yarn。由于checkpoint信息包含序列化的Scala / Java / PytSpark学习9 Spark Streaming流式数据处理组件学习
目录 SparkStreaming相关概念 概述 SparkStreaming的基本数据抽象DStream 处理模式 操作流程中细节 StreamingContext StreamingContext对象的创建 StreamingContext主要用法 输入源 DStream两种转化 无状态转化操作 有状态转化操作 输出操作 实践（最简单的wordCount） 创建Strpyspark steaming常规语句及操作
参考官网：http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html pyspark steaming 流批处理，类strom、flink、kafak stream；核心抽象是Dstream，一个系列的rdd组成 案例： from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext imspark streaming初始化过程
原文链接：https://www.jianshu.com/p/376a1d093bf8 Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架。Spark Streaming应用以Spark应用的方式提交到Spark平台，其组件以长期批处理任务的形式在Spark平台运行。这些任务主要负责接收实时数据流及定期产大数据学习之Spark Streaming基础 52
1、Spark Streaming简介 Spark Streaming是核心Spark API的扩展，可实现可扩展、高吞吐量、可容错的实时数据流处理。数据可以从诸如Kafka，Flume，Kinesis或TCP套接字等众多来源获取，并且可以使用由高级函数（如map，reduce，join和window）开发的复杂算法进行流数据处理。最后，处理后的数据可以被