spark 流计算 join 水印 窗口 spark structured streaming
spark 结构化流 join 连接结构化流支持将流dataset/DataFrame与静态dataset/DataFrame,或者另一个流数据集-DataFrame连接起来。流式连接的结果是增量生成的，与流式聚合（streamin
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2023-07-11 10:44:26
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# 深入了解Spark DStream
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的快速通用引擎，它提供了高效的数据处理能力和支持多种数据处理方式的API。在Spark中，有一个非常重要的概念就是DStream（Discretized Stream），它是Spark Streaming的核心抽象，用于处理实时流数据。
## 什么是Spark DStream？
DStream是一个连续的
一.DStreams【离散流】 DStreams或离散流是Spark Streaming提供的基本抽象。它表示连续的数据流，可以是从源接收的输入数据流，也可以是通过转换输入流生成的已处理数据流。在内部，DStream由一系列连续的RDD表示，这是Spark对不可变的分布式数据集的抽象。DStream中的每个RDD都包含来自特定间隔的数据，如下图所示： 在DStream上执行的任何操作都
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2023-07-11 10:43:39
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# Spark DStream 面试实现流程
## 整体流程
下面是实现 "spark DStream" 的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(创建SparkContext)
B(创建StreamingContext)
C(创建DStream)
D(对DStream进行操作)
E(启动StreamingContext)
原创
2023-12-15 05:16:02
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即，中文叫做，Spark Streaming提供的一种高级抽象，代表了一个持续不断的数据流。DStream可以通过输入数据源来创建，比的每个RDD都包含了一个时间段内的数据。
目录1 DStream 是什么2 DStream Operations2.1 函数概述2.2 转换函数：transform2.3 输出函数：foreachRDD 1 DStream 是什么SparkStreaming模块将流式数据封装的数据结构：DStream（Discretized Stream，离散化数据流，连续不断的数据流），代表持续性的数据流和经过各
原创
2021-08-26 23:34:39
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Spark Steaming一、流计算概述二、Spark Streaming三、DStream四、文件流操作五、套接字流参考 一、流计算概述静态数据、流数据特点 实时处理、主动推送 大量、快速、时变、持续到达 低延迟、可扩展、高可靠二、Spark Streaming模仿流计算 Spark是以线程级别并行，实时响应级别高 可以实现秒级响应，变相实现高效的流计算 Spark Streaming是一个
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2023-08-15 21:08:47
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1 spark streaming 程序代码实例代码如下：1.
2. object OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB {
3. def main(args: Array[String]){
4. conf = new SparkConf() //创建SparkConf对象
5. //设置应用程序的名称，在程序运行的监控界面可以看到名
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2023-08-03 21:49:00
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Spark的算子分类：从大方向说，Spark算子大致可以分为以下两类：（1）Transformation变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，这种算子是延迟执行的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的转换操作不是马上执行，需要等到有Action操作的时候才会真正触发。（2）Action行动算子：这类算子会触发SparkContext提交job作业，并将数据输出到Spark系统。从小方向说
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2023-09-15 12:58:49
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文章目录基础转换操作窗口转换操作输出操作将结果输出到Mysql中连接池工具join操作基础转换操作map,flatMap,filter,repairtition.union,co
原创
2021-05-31 17:14:04
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目录1 Spark Streaming 不足2 Structured Streaming 概述2.1 模块介绍2.3 编程模型3 入门案例：WordCount3.1 功能演示3.2 Socket 数据源3.3 Console 接收器3.4 编程实现4 DataStreamReader 接口5 文件数据源6 Rate source1 Spark Streaming 不足Apache Spark在20
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2023-07-18 22:53:53
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DStream的转化操作DStreamAPI提供的与转化操作相关的方法如下：如下举例详解transform(func)方法和updateStateByKey(fhnc)方法：（1）、transform(func)方法transform方法及类似的transformWith(func)方法允许在DStream上应用任意RDD-to-RDD函数，它们可以被应用于未在DStreamAPI中暴露的任何RD
原创
2020-05-23 17:29:36
1234阅读
文章目录基础转换操作窗口转换操作输出操作将结果输出到Mysql中连接池工具join操作基础转换操作map,flatMap,filter,repairtition.union,count,reduce,countByValue,
原创
2022-02-10 10:29:47
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Spark Streaming
Spark Streaming简介Spark Streaming是Spark为了处理实时流数据而设计的模型，允许基于批处理API进行对实时流数据进行处理。Spark Streaming使用离散化流(discretized stream)作为抽象表示，叫做DStream。类似于Spark中的RDD，用于存储实时流数据。DStream是将实时流数据分批整合成RDD，是R
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2023-11-10 13:43:30
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目录DStream转换1、无状态转换2、有状态转换2-1、updateStateByKey2-2、Window OperationsDStream转换 DStream上的原语与RDD的类似，分为Transformations（转换）和Output Operations（输出）两种，此外转换操作中还有一些比较特殊的原语，如：...
原创
2022-05-16 09:33:37
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Spark Core面试篇011、Spark master使用zookeeper进行HA的，有哪些元数据保存在Zookeeper？答：spark通过这个参数spark.deploy.zookeeper.dir指定master元数据在zookeeper中保存的位置，包括Worker，Driver和Application以及Executors。standby节点要从zk中，获得元数据信息，恢复集群运行
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2023-09-08 13:17:23
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# Spark DStream 打印一行: 科普与实践
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，其中 Spark Streaming 允许实时处理数据流。在 Spark Streaming 中，DStream（离散数据流）是一个核心概念。DStream 将实时数据表示为连续的 RDD（弹性分布式数据集），并提供丰富的操作接口来处理这些数据。在处理实时数据流时，打印数据是一个常见的需
spark体系除其spark core外，还有spark streaming实时计算、spark SQL结构化数据、MLib机器学习、GraphX图计算四大组件。其中spark streaming用对数据按时间分片的方式，来实现近似的流计算，我们在项目中用来对日志数据进行处理。问题场景由于客观原因，后台系统在记录的日志中有重复数据，重复数据的生成时间一般间隔在1s之内，在spark对日志数据进行消
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2023-07-11 10:43:59
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DStream1.1基本说明1.1.1 DurationSpark Streaming的时间类型，单位是毫秒；生成方式如下：1）new Duration(milli seconds)输入毫秒数值来生成；2）seconds(seconds)输入秒数值来生成；3）Minutes(minutes)输入分钟数值来生成；1.1.2 slideDuration/** Time interval after w
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2015-04-04 10:15:00
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前言Spark Streaming 是基于Spark Core将流式计算分解成一系列的小批处理任务来执行。在Spark Streaming里，总体负责任务的动态调度是JobScheduler，而JobScheduler有两个很重要的成员：JobGenerator和 ReceiverTracker。JobGenerator 负责将每个 batch 生成具体的 RDD DAG ，而Receiv...
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2022-07-25 06:02:36
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