Spark窗口操作

最新推荐文章于 2025-03-15 23:36:16 发布
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分类专栏： Spark
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窗口操作

窗口：对落在窗口内的数据进行处理，也是一个DStream，RDD

举例：每10秒钟把过去30秒的数据采集过来

在这里插入图片描述

代码实现

在这里插入图片描述

窗口滑动距离(reducebykeyandwindow的参数)必须是采样时间的整数倍(steamingcontext的参数)

业务场景

1.计算一天内接口的调用次数
窗口滑动距离：1天

Spark Streaming的DStream与窗口操作
晓晓的天空
01-04 1835
DStream是Spark Streaming的核心抽象，它代表了连续的数据流，可以从各种数据源创建，如Kafka、Flume、Socket等。DStream可以看作是一个高级别的抽象，它将实时数据流划分为一系列小的批次（micro-batch），每个批次包含一段时间内的数据。DStream上可以应用各种转换操作，以进行实时数据处理。窗口操作是Spark Streaming的一个重要特性，它能够对实时数据流中的数据进行时间窗口内的处理和分析。
Spark Streaming的操作实践
YTLDSS的博客
06-16 5515
实验内容与要求： 1． Spark Streaming基本知识总结 2． Spark Streaming的操作实践： 2.1 SparkStreaming的workCount案例 2.2 Spark Streaming与Flume和Kafka 的整合实践 1. Spark Streaming基本知识的总结 Spark Streaming 是Spark软件栈中一个用于流计算的组件，它将数据流沿时间轴分片，再交给Spark对分片的数据进行批处理，所以SparkStreaming并没有真正地实现流计算，但也能满
spark的window窗口函数
01-09
spark窗口函数的测试代码和数据 主要包括 countByKeyValueAndWindow reduceByKeyAndWindows
spark 时间窗口操作
qq_40365655的博客
06-03 1821
文章目录一、基于事件时间的窗口操作二、处理延迟数据和水印三、清除聚合状态的水印条件四、基于水印的聚合语义保证总结 一、基于事件时间的窗口操作 窗口在10分钟分组聚合，每5分钟触发一次结果表，如上图，数据在12：00-12：05来临，在12：05会进行结果统计。数据在12：05-12：10到达时，不但要统计12：00-12：10的数据，还需要统计12:05-12:15的数据。在绿色结果表中可以清晰的看到加粗的横线将不同窗口的结果进行划分。 在Java中使用如下代码进行设置 Dataset<Row&.
SparkStreaming中的窗口操作
大白
04-06 1547
SparkStreaming中的reduceByWindow窗口操作: 统计当前10S长度窗口中的数,每隔5S接收的数据格式是:楼下的也是用的以下数据112package spark.streaming.sparkStreaming.havaState import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.spark.SparkConf...
Spark窗口函数
a_black03的博客
10-31 653
sum(case when round(r/2)=zhongweishu then sco else 0 end) -- 下标等于中位数返回true，做sum(sco)求和 ， 否则不求和。排序 -- 累计， 第三条数据是第一条和第二条数据的和。(2) DF 转换成 RDD -- studentDF.rdd。不排序 -- 全局结果，同一个组内每一条数据后面的值都一样。(3) 凡是通过自己和自己关联的， 都是可以通过窗口实现的。(1) 分组聚合里面的函数，基本都可以用于窗口函数。
spark的窗口函数
yrsg666的博客
12-31 207
https://blog.youkuaiyun.com/qq_20641565/article/details/76906686 https://blog.youkuaiyun.com/lovehuangjiaju/article/details/50095491 spark滑动窗口优化:避开整体计算，改为减掉过期增加新增https://blog.youkuaiyun.com/Brad_Q1/article/details...
Spark 中的窗口函数
最新发布
m0_63322122的博客
03-15 1355
窗口函数通过Window分区（Partitioning）：将数据分为多个组（类似于GROUP BY排序（Ordering）：在每个分区内对数据进行排序。窗口范围（Frame）：定义窗口的大小（如当前行及其前后若干行）。.partitionBy("column1", "column2") // 按列分区.orderBy("column3") // 按列排序.rowsBetween(start, end) // 定义窗口范围（可选）：指定分区的列。orderBy：指定排序的列。：定义窗口的范围（如。
SparkStreaming之滑动窗口的实现.zip_Spark!_spark stream 窗口_spark streamin
09-23
本资料主要关注的是Spark Streaming中的滑动窗口（Sliding Window）机制，这是实现时间窗口操作的关键概念，对于理解和应用Spark Streaming至关重要。 滑动窗口是实时数据处理中一种常见的抽象概念，用于定义一段...
【Spark原理系列】 Window窗口计算原理用法示例源码分析
wang2leee的博客
09-28 696
Spark的窗口计算是通过以下步骤实现的：数据分区：首先，数据集根据指定的分区键进行分区。每个分区中的数据将作为一个独立的窗口进行计算。排序：在每个分区内，根据指定的排序规则对数据进行排序。这确保了在窗口函数应用之前，数据按照正确的顺序进行处理。窗口框架定义：根据窗口规范中定义的窗口帧类型、起始边界和结束边界，确定每个数据行所属的窗口范围。窗口函数计算：在每个窗口内，应用指定的窗口函数进行计算。窗口函数可以是聚合函数（如、）或分析函数（如、）。窗口函数结果返回：计算完窗口函数后，将结果返回给调用方。通常，结
spark-window:Spark 窗口函数的实验
06-05
火花窗 该项目旨在改进 Spark SQL 的窗口函数。 它目前正在进行中。 此实现需要 SPARK 1.4.0 提供的功能。 改进 与当前实现相比的优点是： 本机 Spark-SQL，当前实现仅依赖于 Hive UDAF。 新的实现使用 Spark SQL 聚合。 虽然仍然支持 Hive UDAF。 在运行案例（例如 BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW）和 UNBOUDED FOLLOWING 案例中，性能要好得多（10 倍）。 在单个窗口执行阶段处理所有帧规范的能力。 这一点改善了内存使用和处理。 许多暂存代码已从执行阶段移至“初始化”阶段。 增加优化机会。 AggregateEvaluation 样式优化可用于帧内处理。 钨也可能提供有趣的优化机会。 用法 准备好 SPARK 1.4.0 版本，并确保将 JARS 安装到本
大数据-101 Spark Streaming DStream转换 窗口操作状态 跟踪操作 附带多个案例
永远好奇，无限进步！
08-26 3261
上节研究了SparkStreamingDStream转换函数，无状态转换与对应的几个案例的实现。本节研究DStream转换，窗口操作、跟踪操作，附带了几个案例。对于没有数据输入，则不会返回那些没有变化的Key的数据，即使数据量很大，checkpoint也不会像updateStateByKey那样，占用太多的存储。基于窗口的操作会在一个比 StreamingContext 的 batchDuration（批次间隔）更长的时间范围内，通过整合多个批次的结果，计算出整个窗口的结果。
Spark Streaming window窗口函数中计算窗口的理解
qq_38174815的博客
03-21 1263
spark streaming window窗口操作
spark window 的使用
易水寒
06-24 7390
1. window 用在rank 中的使用看这样一个需求，求出每个销售人员的按照销售金额大小的orderidpackage com.waitingfy import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.expressions.Window import org.apache.spark.sql.functio...
spark streaming 窗口 教程
XUJIA2018的博客
12-03 2143
1、窗口介绍 SparkStreaming是基于spark core 的实时架构，虽然SparkStreaming可以进行实时计算，但它并不是一个纯实时计算框架。StreamingContext的批次间隔决定了每隔多久计算一次。 SparkStreaming提供了窗口的计算 ，窗口计算可以整合多个批次的计算结果。在spark streaming 中 ，一共有两种窗口：滑动窗口和滚动窗口。 2、滑动窗口 滑动窗口：需要设置窗口大小和滑动间隔，窗口大小和滑动间隔都是StreamingContext的间隔时间的
Spark窗口函数总结
L_Jeremy的博客
11-28 960
窗口函数 SparkSQL有三种类型的窗口函数：Ranking functions、Analytic functions以及Aggregate funcitons。 Ranking Functions row_number @since (1.6) rowNumber:Deprecated in 1.6, use row_number instead. returns a sequentia...
大数据开发 | Spark Streaming窗口函数
zjjcchina的博客
06-16 718
在Spark Streaming中，它是一种在实时数据流中进行聚合操作的方法，将一定时间范围内的数据收集在一起，进行处理并输出结果，可以帮助我们对数据流进行更精细的处理和分析。例如，如果将窗口大小设置为10秒，滑动间隔设置为5秒，那么每5秒钟会有一个新的窗口开始，每个窗口包含前10秒钟的数据，而每个窗口之间会有5秒钟的重叠部分。与滑动窗口不同的是，滚动窗口中的窗口之间没有重叠部分，即每个窗口的数据都是不重叠的。需要注意的是，Map窗口函数只能对窗口内的数据进行操作，无法获取窗口的元数据信息。
Spark处理大数据的常用函数（开窗函数）
xujonas的博客
11-05 1250
spark数据开窗函数、rank、row_number、dense_rank排序函数、lead、lag、取指定行某一字段值、分区范围、开窗方法
深入了解Apache Spark窗口功能
linjingyg的博客
02-01 391
　　窗口函数对数据组进行操作，并为每个记录或组返回值 　　 　　> Photo by Tom Blackout on Unsplash 　　在此博客文章中，我们将深入探讨Apache Spark窗口函数。 您可能也对我之前有关Apache Spark的帖子感兴趣。 　　· 使用Apache Spark开始您的旅程-第1部分 　　· 使用Apache Spark开始您的旅程-第2部分 　　· Apache Spark开始您的旅程-第3部分 　　· 深入研究Apache Spark Da
spark窗口函数数据倾斜
01-21
### Spark窗口函数导致的数据倾斜优化方法 为了有效处理由Spark窗口函数引发的数据倾斜问题，可以从多个角度入手进行优化。 #### 使用更细粒度的分区键 通过增加额外字段作为辅助分区键，可以使数据更加均匀地分布...
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