Spark Streaming 实时监控一个HDFS的文件夹,当新的文件进来(名字不能重复),将对新文件进行处理。

深入理解Spark 本文介绍了Spark实时计算框架的核心概念和架构原理。首先阐述了Spark作为分布式并行计算框架的特点,包括基于内存的迭代式计算、丰富的算子库以及函数式编程风格。接着详细分析了Spark的运行模式(Local、Standalone、YARN、Mesos)及其适用场景,特别适合机器学习等需要多次迭代的计算任务。文章深入解析了Spark的关键术语和运行机制,包括RDD、DAG、Driver、Executor等组件,以及Job、Stage、Task等执行单元之间的关系。最后讨论了Spark在准实时计算场景中的应用 阅读详情
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
  * Spark Streaming 实时监控一个HDFS的文件夹,当新的文件进来(名字不能重复),将对新文件进行处理。
  * Created by csw on 2017/7/4.
  */
object HDFSDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN)
    val config = new SparkConf().setAppName("Spark shell")
    val ssc = new StreamingContext(config, Seconds(10))
    val lines = ssc.textFileStream("hdfs://master:9000/csw/tmp2/test/")
    val words: DStream[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wordCounts: DStream[(String, Int)] = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)
    wordCounts.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}


//下满是获取Linux本地的文件

val lines = ssc.textFileStream("file:///csw/tmp/test2")

实时计算框架选型决策地图:Hadoop、Storm、Spark、Flink、Samza深度对比 实时计算是现代数据架构的核心能力,其本质是时间语义、状态管理与容错机制的协同设计。从批处理(Hadoop)到低延迟流式(Storm),再到统一引擎(Spark)和原生流处理(Flink),不同框架代表差异化的‘时间观’与工程权衡。Hadoop提供高吞吐存储与YARN资源调度基础;Storm以亚毫秒级响应适配事件驱动场景;Spark凭借SQL兼容性与批流双模降低开发门槛;Flink通过精确一次(exactly-once)状态一致性支撑金融级实时风控;Samza则深度绑定Kafka实现轻量状态恢复。技术选型不应 阅读详情

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守猫de人
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