DStream与window相关的两个参数是windowDuration和slideDuration 含义

最新推荐文章于 2022-10-12 10:29:10 发布
原创 最新推荐文章于 2022-10-12 10:29:10 发布 · 463 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

DStream与window相关的两个参数是windowDuration和slideDuration，这两个参数究竟表示什么含义。通过window操作，DStream转换为了WindowedDStream

windowDuration表示的是对过去的一个windowDuration时间间隔的数据进行统计计算， windowDuration是intervalBatch的整数倍，也就是说，假如windowDuration=n*intervalBatch， 那么window操作就是对过去的n个RDD进行统计计算
如下内容来自于Spark Streaming的官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html

 

Spark Streaming也提供了窗口计算(window computations)的功能，允许我们每隔一段时间(sliding duration)对过去一个时间段内(window duration)的数据进行转换操作(tranformation).

slideDruation控制着窗口计算的频度，windowDuration控制着窗口计算的时间跨度。slideDruation和windowDuration都必须是batchInterval的整数倍。假想如下一种场景：

windowDuration=3*batchInterval，

slideDuration=10*batchInterval,

表示的含义是每个10个时间间隔对之前的3个RDD进行统计计算，也意味着有7个RDD没在window窗口的统计范围内。slideDuration的默认值是batchInterval

第14课：Spark Streaming源码解读之State管理之updateStateByKey和mapWithState解密
大模型与Agent智能体
05-29 1142
第14课：Spark Streaming源码解读之State管理之updateStateByKey和mapWithState解密 /* 王家林老师授课http://weibo.com/ilovepains  每天晚上20：00YY频道现场授课频道68917580*/ 1 updateStateByKey解密 2 mapWithState 解密 Spark Streaming 状态管
Batch interval, window length and slide duration on Spark Streaming
Bash Horatio's Blog
08-22 873
“Batch interval” is the basic interval at which the system with receive the data in batches. This is the interval set when creating a StreamingContext. For example, if you set the batch interval as 2
DStream操作之Window Operations(开窗函数)
aiyin9511的博客
04-20 873
什么是DStream Discretized Stream是Spark Streaming的基础抽象，代表持续性的数据流和经过各种Spark算子操作后的结果数据流。在内部实现上，DStream是一系列连续的RDD来表示。每个RDD含有一段时间间隔内的数据，如下图： 对数据的操作也是按照RDD为单位来进行的 Spark Streaming使用数据源产生的数据流创建DStream，也可...
spark streaming 的batchDuration slideDuration windowDuration关系
weixin_30701521的博客
02-25 274
batchDuration：尝试提交Job任务的间隔，请注意这里是尝试。具体代码如下 /** Checks whether the 'time' is valid wrt slideDuration for generating RDD */ private[streaming] def isTimeValid(time: Time): Boolean = { if (!...
Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第十二节 Spark Streaming—— DStream Window操作
热门推荐
摇摆少年梦的技术博客
11-29 1万+
作者：周志湖 微信号：zhouzhihubeyond本节主要内容 Window Operation 入门案例 1. Window OperationSpark Streaming提供窗口操作（Window Operation），如下图所示： 上图中，红色实线表示窗口当前的滑动位置，虚线表示前一次窗口位置，窗口每滑动一次，落在该窗口中的RDD被一起同时处理，生成一个窗口DStream（wind
Spark Streaming中的batchDuration​、windowDuration、slideDuration
王佩的优快云博客
04-06 2080
Spark Streaming是一种面向微批(micro-batch)处理的流计算引擎。将来自Kafka/Flume/MQ等的数据， Duration含义 batchDuration: 批次时间。多久一个批次。 windowDuration: 窗口时间。要统计多长时间内的数据。必须是batchDuration整数倍。 slideDuration: 滑动时间。窗口多久滑动一次。必须是batchDu...
Spark：Streaming 实践 Dstream 转换算子、窗口、输出文件
博樽
12-07 3304
启动集群、IDEA安装依赖；启动服务端监听 Socket 服务，实现 transform() 、UpdateStateByKeyTest 、Dstream 窗口、输出操作。
【Spark】（三）Spark Streaming 中的 Window操作
qianchun22的博客
12-29 354
Spark Streaming中的Window操作 窗口函数，就是在DStream流上，以一个可配置的长度为窗口，以一个可配置的速率向前移动窗口，根据窗口函数的具体内容，分别对当前窗口中的这一波数据采取某个对应的操作算子。 需要注意的是窗口长度，和窗口移动速率需要是batch time的整数倍。 **spark streaming 中有三个关于时间的参数，分别如下： ** 窗口时间windowDuration：当前窗口要统计多长时间的数据，是批量时间的整数倍 滑动时间slideDuration：要
6.3.1 Spark Streaming【DStream基础数据源、DStream转换操作、DStream输出操作、与kafka整合（08、010接口，offset偏移量）】
weixin_47134119的博客
06-09 628
Spark Streaming 文章目录Spark Streaming第1节 Spark Streaming概述第2节 DStream基础数据源2.1 文件数据流2.2 Socket数据流 第1节 Spark Streaming概述 第2节 DStream基础数据源 基础数据源包括：文件数据流、socket数据流、RDD队列流；这些数据源主要用于测试。 引入依赖： <dependency> <groupId>org.apache.spa
【spark】spark streaming介绍 包括Dstream介绍 及Dstream实战
废物点心的博客
04-29 1251
文章目录Spark Streaming概述Spark Streaming特性Spark Streaming原理介绍DstreamDStream相关操作transformationOutput OperationsDStream操作实战一、 SparkStreaming接受socket数据，实现单词计数WordCount二、SparkStreaming接受socket数据，实现所有批次单词计数结果累...
spark笔记之DStream操作实战
qq_40208605的博客
09-14 2286
5.1 SparkStreaming接受socket数据，实现单词计数WordCount5.1.1 架构图 5.1.2 实现流程 （1）安装并启动生产者 首先在linux服务器上用YUM安装nc工具，nc命令是netcat命令的简称,它是用来设置路由器。我们可以利用它向某个端口发送数据。 yum install -y nc （2）通过netcat工具向指定的端口发送数据      ...
[Spark、hadoop]DStream的窗口操作、输出操作、实例——实现网站热词排序
m0_57781407的博客
10-12 7193
Dstream(Discretized Stream)是Spark Streaming数据的基本传输单位。它表示一个连续的数据流,这个数据流可以是原始的数据输入流,也可以是将原始的数据输入流通过转换生成已处理的数据输入流 特点 1、Spark Streaming对流数据按秒/分等时间间隔进行微批划分,每个微批就是一个RDD 2、DStream由一系列连续的RDD组成,每个RDD都包含来自特定间隔的数据 3、DStream本质上就是一系列时间上连续的RDD(DStream = Seq[RDD])
Streaming核心原理--批次、窗口，调优- Batch Duration优化，多线程并行处理
.
03-01 3238
Spark Streaming 调优-多线程并行处理任务 问题： 对于spark streaming程序和spark程序的区别，最大的一个问题就是spark streaming程序需要控制每次处理的时间。我们看以下两种场景，都很常见。 场景1: 程序每次处理的数据量是波动的，比如周末比工作日多很多，晚八点比凌晨四点多很多。 一个spark程序处理的时间在1-2小时波动是OK的。而sp...
2020.12.23课堂笔记(Spark Streaming中的Window操作)
超可爱慕之
12-23 418
窗口时间 windowDuration​：当前窗口要统计多长时间的数据，是批量时间的整数倍 滑动时间 slideDuration​：要多长时间更新一次结果，是批量时间的整数倍 批量处理时间 batchDuration​：多长时间创建一个批次，与实际业务无关，只与数据量有关，数据量大则可以设置短一些，数据量小则设置长一些，但必须小于其他两个时间。
Spark Streaming的WindowedDStream
OopsOutOfMemory盛利的博客
04-15 4640
Spark Streaming的 窗口操作的类WindowedDStream 下面我们一起探究一下，Spark Streaming怎么实现chu
spak学习----窗口函数参数理解
怀念过去
11-26 617
spak学习—-窗口函数Spark Streaming提供了窗口计算(window computations)的功能，允许我们每隔一段时间(sliding duration)对过去一个时间段内(window duration)的数据进行转换操作(tranformation). slideDruation AND windowDurationslideDruation控制着窗口计算的频度，window
SparkStreaming之窗口函数
legotime的博客
07-06 1万+
WindowOperations（窗口操作）          Spark还提供了窗口的计算，它允许你使用一个滑动窗口应用在数据变换中。下图说明了该滑动窗口。 如图所示，每个时间窗口在一个个DStream中划过，每个DSteam中的RDD进入Window中进行合并，操作时生成为 窗口化DSteam的RDD。在上图中，该操作被应用在过去的3个时间单位的数据，和划过了2个时间单位。这说明
DStream窗口操作
m0_59839948的博客
06-17 1148
DStream窗口操作
Spark-DStream的窗口计算
风千里的博客
10-04 1239
基本概念 Spark Steaming支持对某个时间窗口内实现对数据计算 上图描绘了是以3倍的微批次作为一个窗口长度，并且以2倍微批次作为滑动间隔。将落入到相同窗口的微批次合并成一个相对较大的微批次-窗口批次。 Spark要求所有的窗口的长度以及滑动的间隔必须是微批次的整数倍 滑动窗口：窗口长度 > 滑动间隔 窗口与窗口之间存在元素的重叠。 滚动窗口：窗口长度 = 滑动间隔 窗口...
spark streaming 滑动窗口
最新发布
04-21
### 使用和配置 Spark Streaming 的滑动窗口 在 Spark Streaming 中，滑动窗口是一种用于处理时间序列数据的强大工具。通过设置窗口长度（`window duration`）和滑动间隔（`slide duration`），可以对一段时间范围内的数据进行聚合或其他复杂操作。 #### 配置滑动窗口的关键参数 滑动窗口的核心在于两个重要参数： 1. **窗口长度 (`windowDuration`)**：表示窗口的时间跨度，即每次计算所涉及的数据覆盖的时间范围。 2. **滑动间隔 (`slideDuration`)**：表示窗口移动的频率，即每隔多久重新触发一次计算[^3]。 这两个参数都需要是微批处理间隔（`batchInterval`）的整数倍。如果未满足此条件，则会抛出异常。 #### 实现滑动窗口的操作方法 以下是常见的滑动窗口操作及其含义： - `transform(func)`：允许用户针对每个滑动窗口中的 RDD 执行任意自定义函数[^4]。 - `countByWindow(windowDuration, slideDuration)`：统计每个滑动窗口中元素的数量[^3]。 - `reduceByWindow(func, windowDuration, slideDuration)`：基于指定的 reduce 函数对每个滑动窗口中的数据进行汇总。 - `reduceByKeyAndWindow(func, invFunc, windowDuration, slideDuration[, numTasks])`：适用于键值对数据流，在每个滑动窗口内按 key 进行 reduce 操作，并可选支持增量更新模式[^5]。 - `countByValueAndWindow(windowDuration, slideDuration[, numTasks])`：统计每个滑动窗口中不同 value 的出现次数[^3]。 #### 示例代码 以下是一个完整的示例，展示如何使用滑动窗口来统计最近 60 秒钟内搜索词的频率，并每 10 秒钟输出排名前三的结果。 ```python from pyspark.streaming import StreamingContext # 创建 Spark Streaming 上下文，批次间隔为 2 秒 ssc = StreamingContext(sc, batchDuration=2) # 定义输入 DStream (假设来自 Kafka 或其他消息队列) lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) # 将每一行拆分为单词并映射成 (word, 1) 键值对 words = lines.flatMap(lambda line: line.split()).map(lambda word: (word, 1)) # 应用滑动窗口操作，统计最近 60 秒内每个单词的计数，每 10 秒钟刷新一次 windowedWordCounts = words.reduceByKeyAndWindow( lambda x, y: x + y, # 合并逻辑 lambda x, y: x - y, # 可选撤销逻辑（仅当启用增量更新时有效） windowDuration=60, # 窗口长度为 60 秒 slideDuration=10 # 滑动间隔为 10 秒 ) # 对结果按照计数值降序排列，并取出前三个 topThreeWords = windowedWordCounts.transform( lambda rdd: rdd.sortBy(lambda kv: -kv[1]).take(3) ).foreachRDD(lambda rdd: print(rdd.collect())) # 开始运行 Streaming Context ssc.start() ssc.awaitTermination() ``` 以上代码展示了如何利用 `reduceByKeyAndWindow` 方法实现热点搜索词的实时统计[^2]。 #### 注意事项 1. 如果窗口长度过长或者滑动间隔过短，可能会导致内存占用过高甚至 OOM（Out of Memory）错误。 2. 当启用了增量更新模式时，需要提供撤销逻辑以便移除旧数据的影响[^5]。 3. 在实际部署过程中，建议调整批次大小以平衡延迟与吞吐量之间的关系。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值