若泽数据-第一次SparkStreaming课程总结

最新推荐文章于 2024-09-26 20:47:25 发布
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#SparkStreaming

此博客是关于SparkStreaming的首次总结，聚焦信息技术领域中SparkStreaming相关内容。
  • 第一次SparkStreaming总结
Spark Streaming系列-1、什么是Spark Streaming？
不积跬步无以至千里，不积小流无以成江河
08-29 1316
Spark Streaming
Spark Streaming读取Kafka数据的两种方式
theminer的博客
01-10 2459
Kafka在0.8和0.10之间引入了一种新的消费者API,因此,Spark Streaming与Kafka集成,有两种包可以选择:spark-streaming-kafka-0-8与spark-streaming-kafka-0-10。在使用时应注意以下几点: spark-streaming-kafka-0-8兼容Kafka 0.8.2.1及以后的版本, 从Spark 2.3.0开始，对Kafka 0.8支持已被标记为过时。 spark-streaming-kafka-0-10兼容Kaf.
Spark Streaming源代码学习总结(一)
weixin_34037515的博客
07-02 202
1.Spark Streaming 代码分析： 1.1 演示样例代码DEMO： 实时计算的WorldCount： import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._ impor...
2020.12.18课堂笔记(SparkStreamingDemo)
超可爱慕之
12-19 312
添加maven依赖： <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>2.4.5</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</group
SparkStreaming预研报告
03-02
写的非常好，早了好久才找到。SparkStreaming预研报告
Spark Streaming总结-----学习笔记
PeixinYe的博客
03-23 634
支持多种数据源：Kafka、Flume、HDFS、普通TCP套接字等；基本原理：实时输入数据流以时间片（秒级）为单位进行拆分，然后经Spark引擎以类似批处理的方式处理每个时间片数据；Spark Streaming最主要的抽象是DStream（Discretized Stream，离散化数据流），表示连续不断的数据流。在内部实现上，Spark Streaming的输入数据按照时间片（如1秒）分成一...
20200623SparkStreaming学习笔记
weixin_44611305的博客
06-24 245
为什么是local[2] (需要资源)socket <- Receiver ->Memory -> Operation (也需要资源) 所以不设置2的话就无法往下执行 黑名单过滤 访问日志 ==> DStream 20180808,zs 20180808,ls 20180808,ww ==> (zs: 20180808,zs)(ls: 20180808,ls)(ww: 20180808,ww) 黑名单列表 ==> RDD zs ls ...
Spark零基础思维导图(内含spark-core ，spark-streaming,spark-sql)，总结的很全面.zip
05-24
Spark零基础思维导图(内含spark-core ，spark-streaming,spark-sql)，总结的很全面。 Spark零基础思维导图(内含spark-core ，spark-streaming,spark-sql)。 Spark零基础思维导图(内含spark-core ，spark-streaming,...
大数据处理Spark:SparkStreaming--scala
m0_53208849的博客
05-03 8049
第1关QueueStream import java.text.SimpleDateFormat import java.util.Date import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf} import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import scala.collection.mutable ob.
【Spark Streaming 原理总结】一个大数据流式数据（准实时）计算框架
最新发布
不积跬步，无以至千里
09-26 1875
Spark生态最后一员 —— Spark Streaming 内容学习整理，如有错误，欢迎评论区交流指出。
Spark Streaming实时流处理项目实战(一)课程介绍
weixin_36815898的博客
02-20 464
1.1课程介绍 1.课程流程 2.可视化效果 采用了两种实现方式：第一种：使用Sparing Boot整合Echarts实现；第二种：使用阿里云DataV数据可视化框架实现
Spark streaming动态调整资源-调研报告
fct2001140269的博客
02-10 625
Spark streaming动态调整资源调研报告 一、需求背景: 我们希望spark streaming根据不同时间段的数据量不同（例如高峰期和低谷期），自动调整spark的计算资源（包含CPU和memory大小）。从而，可以在高峰期自动增加计算资源以提升处理能力，在数据量低谷时候自动缩减所需资源量，减少资源浪费。 二、 调研情况： 2.1 spark on mesos的资源伸缩原理 spark...
第97课：Spark Streaming 结合Spark SQL 案例
weixin_33826609的博客
05-04 129
代码如下：packagecom.dt.spark.streaming importorg.apache.spark.sql.SQLContext importorg.apache.spark.{SparkContext,SparkConf} importorg.apache.spark.streaming.{StreamingContext,Duration} ...
若泽数据B站视频Spark03 - RDD深入讲解
zhikanjiani的博客
05-26 309
一、RDD概述： RDD：Resilent Distributed Dataset，弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象（the basic abstraction in spark）。 作用：让开发者大大降低开发分布式应用程序的门槛以及提高执行效率。 RDD源码查看： https://github.com/apache/spark/blob/master/core/src/main/...
若泽数据第一次SparkCore总结
qq_24990561的博客
02-01 227
一、RDD主要特点及在源码的体现 1.1 RDD主要特点： (1) 被创建的RDD包含一系列的分区，这是它可以并行处理的基础; (2) RDD之间一系列的依赖； (3) 运算每一个分区的函数； (4) Partitioner=&amp;gt; K-V RDDs (RDD是基于哈希分区)； (5) 尽量选择好的存储位置来运算每一个分区。 1.2 RDD特点主要特点在源码的体现 （1）特点一： prot...
若泽数据第三次SparkCore总结
qq_24990561的博客
02-03 304
1 Repartition和Colasce的区别 2 什么是Shuffle 3 RDD的特性之一是RDD之间存在一定的依赖，有几种依赖，它们分别是什么 4 GroupByKey和reduceByKey的区别 5 Combiner预聚合 ...
大数据实验报告七 Spark
weixin_43808332的博客
05-27 5366
一.Spark是什么？ Spark，是一种通用并行分布式大数据计算框架，2009年由加州大学的伯克利分校的AMP实验室开发，它是当前大数据领域最活跃的开源项目之一，它基于MapReduce算法的分布式计算，拥有MapReduce的所有的优点。它将操作过程的中间结果放于内存中，所以不需要读写HDFS,能更好的适用于数据挖掘和机器学习的迭代算法。 Spark被称为快数据，它于Hadoop的传统计算...
Spark实验报告
DataZKing的博客
05-22 3306
1 环境准备 1.1 JDK安装 1.1.1 版本 使用1.7或1.7以上版本的JDK 1.1.2 安装 解压环境包：tar -zxvf jdk-7.tgz 移动到/data/下：mvjdk1.7 /data/jdk 1.1.3 环境变量 执行命令 vi /etc/profile, 添加变量：...
第19课：Spark Streaming架构设计和运行机制大总结
luobailian的专栏
06-21 1063
1.sparkStreaming中架构设计和运行机制 2.SparkStreaming深度思考   Spark Streaming的本质是在Spark的RDD的基础之上加上了Timer，Timer不断的运行触发周而复始的接受数据，产生Job处理数据。 因为时间是流动的，所以加上了时间维度的话，RDD也是流动的，所谓RDD的流动，就是每隔时间间隔，都会有新的RDD实例产生，这个实例来自于DS
SparkStreaming第一次运行不丢失数据
05-30
在Spark Streaming第一次运行时，由于可能存在一些初始化操作或者网络延迟等原因，会导致一些数据丢失。为了解决这个问题，可以采用以下两种方案： 1.使用Kafka作为消息队列，将数据先存储在Kafka中，再由Spark ...
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