spark stream

最新推荐文章于 2025-04-22 11:12:28 发布
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博客提及了Spark Stream，它是大数据开发中的重要技术，可用于实时数据处理等场景。

spark stream

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Spark入门(五)——Spark Streaming
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05-27 2万+
Spark Streaming学习 Spark流计算
Spark Stream
qq_40068304的博客
05-03 798
Spark Streaming 支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ 和简单的 TCP 套接字等等。Spark Streaming 是 Spark Core 的扩展，它支持高吞吐量、可容错的实时数据流处理。在 Spark Streaming 中，数据被切分为一系列连续的批处理，每个批处理被当作一个 RDD。: 这是 Spark Streaming 的主要入口点，用于创建和配置流式计算。: 对每个RDD执行操作，通常用于将数据写入外部系统或进行复杂的批处理操作。
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01-21
Spark streaming tutorial, with advanced analysis.!
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11-03
spark streaming spark流式计算 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。支持从多种数据源获取数据
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SparkStreamDemo import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream} import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} object SparkStreamDemo { def main(args: Array[String]): Unit = .
SparkStreaming之滑动窗口的实现.zip_Spark!_spark stream 窗口_spark streamin
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要实现滑动窗口操作，首先需要创建一个DStream（Discretized Stream），这是Spark Streaming的基本数据结构，表示持续不断的数据流。然后，可以使用DStream的window()函数来指定窗口大小和滑动间隔。例如，`dstream....
demo-kafka-sparkstream-hbase
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演示-kafka-sparkstream-hbase 通过 SparkStreaming 从 Kafka 加载数据到 HBase 表的演示。 以分钟为基础计算 MIN、MAX、AVG（SUM、CNT）。 Kafka 主题：demo-stream-topic HBase 表：演示日志HBase 家族：demo-ts...
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1.kafka集成log4j2发送日志与sparkStream对接做日志准实时批处理 2.EFK日志收集 Design ideas: 1.App.simulationUserBehavior()模拟生成用户信息 2.SparkStreamingKafka.reveiveKafkaStream() 流计算结果放入...
spark stream消费kafka Exactly-once
架构师老狼
04-03 330
精确一次消费（Exactly-once） 是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理 至少一次消费（at least once） 主要是保证数据不会丢失，但有可能存在数据重复问题 最多一次消费 （at most once） 主要是保证数据不会重复，但有可能存在数据丢失问题 数据丢失 实时计算任务进行计算，到数据结果存盘之前，进程崩溃，假设在进程崩溃前 kafka 调整了偏移量，那么 kafka 就会认为数据已经被处理过，即使进程重启，kafka 也会从新的 偏移量开始，所以之前没有保存的.
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依赖包 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>2.4.5</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apach
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需要继承Receiver，并实现onStart、onStop方法来自定义数据源采集。
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需要继承receiver，并实现onstart、onstop方法来自定义数据源采集。
大数据篇（六） Spark Stream简介
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07-25 2187
是什么 Spark Streaming 用于流式数据的处理。Spark Streaming 支持的数据输入源很多，例如：Kafka、 Flume、Twitter、ZeroMQ 和简单的 TCP 套接字等等。数据输入后可以用 Spark 的高度抽象原语 如：map、reduce、join、window 等进行运算。而结果也能保存在很多地方，如 HDFS，数据库等。 数据结构 DStream 是随时间推移而收到的数据的序列。在内部，每个时间区间收 到的数据都作为 RDD 存在，而 DStream 是由这些 R
Spark-Streaming
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2501_90677937的博客
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04-15 757
1、sparkStreaming 它是一个可扩展，高吞吐具有容错性的流式计算。 2、sparkStreaming特性 1、易用性 可以像编写离线批处理一样去编写流式程序 可以使用java/python/R 2、容错性 保证数据恰好只被处理一次 3、融合spark体系 3、sparkStreaming原理 Spark Streaming 是基于spark的流...
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