SparkStreaming中的转化操作之--无状态操作

最新推荐文章于 2025-04-25 08:53:43 发布
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分类专栏： # spark 文章标签： sparkStreaming 无状态操作 RDD 大数据 spark
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33982605/article/details/79834993
本文详细介绍了Spark Streaming中DStream的各种操作方式，包括无状态转换操作如map、filter等，并强调了当使用基于键的操作如join时，输入必须为DStream。这些操作对于理解和实现Spark Streaming的数据流处理至关重要。

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没有数据的时候不会报错，它会一直等待，所以不需要进行判断

 

  每个DStream在内部是由许多RDD(也叫批次)组成，且无状态转化操作是分别应用到每个RDD上的。

  无状态转化操作的例子map、filter、等等，操作都是每个批次中的数据,但是DStream如果使用join,union等基于健的操作的话，那么所传的RDD就必须同样也是DStream才行

SparkStreaming中无状态操作的例子:

Map
filter 
flatMap
repartition 
reduceByKey 
groupByKey
SparkStreaming转化操作:无状态和有状态转化操作
AI架构师小马
05-22 617
Apache Spark 成为了大数据处理领域中的一颗璀璨明星，它以其出色的性能和易用性赢得了广大开发者的青睐。而在 Spark 的生态系统中，Spark Streaming 是一个处理实时数据流的组件，它可以从多种数据源（如 Kafka、Flume、Kinesis 或 TCP 套接字）获取数据，并以高度可伸缩和容错的方式处理这些数据。Spark Streaming 的核心概念是 DStream（离散流），它表示连续的数据流。
Spark学习之路 （二十四）SparkStreaming的转换操作Java代码案例
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
02-12 482
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 欢迎关注github《大数据成神之路》 Streaming的转换操作分为两种 无状态转换操作(stateless) 再无状态转换操作中,每个批次的处理数据不依赖于之前批次的数据 有状态转换操作(stateful) 有状态转换操作就是需要依赖于之前批次或者中间结果来计算当前批次的数据 有状态的操作包括基于滑动窗口的转换操作和追踪状态变化的转换操作 详细介绍一波 无状态转换操作: 无状态转换操作就是转化Dstr.
Spark系列--Spark Streaming(六)DStreams转换
淡淡的倔强的博客
07-31 1798
前言 DStream上的原语与RDD的类似，分为Transformations（转换）和Output Operations（输出）两种，此外转换操作中还有一些比较特殊的原语，如：updateStateByKey()、transform()以及各种Window相关的原语。 Transformation Meaning map(func) 将源DStream中的每个元素...
SparkStreaming转换之无状态转化操作
ITBOY_ITBOX博客
05-15 386
无状态转化操作就是把简单的RDD转化操作应用到每个批次上，也就是转化DStream中的每一个RDD。部分无状态转化操作列在了下表中。注意，针对键值对的DStream转化操作(比如 reduceByKey())要添加import StreamingContext._才能在Scala中使用。 需要记住的是，尽管这些函数看起来像作用在整个流上一样，但事实上每个DStream在内部是由许多RDD(批...
Spark Streaming快速入门系列(4) | 无状态和有状态操作
Knight
09-06 519
目录一.无状态转换操作二.有状态转换操作updateStateByKey 一.无状态转换操作 官网 http://spark.apache.org/docs/2.1.1/streaming-programming-guide.html#transformations-on-dstreams transform 原语允许 DStream上执行任意的RDD-to-RDD函数。 可以用来执行一些 RDD 操作, 即使这些操作并没有在 SparkStreaming 中暴露出来. 该函数每一批次调度一次。其
SparkStreaming学习之——无状态与有状态转化、遍历kafka的topic消息、WindowOperations
雷神乐乐的博客
04-25 1273
SparkStreaming学习之——无状态与有状态转化、遍历kafka的topic消息、WindowOperations
Spark Streaming ------ 有状态转化和无状态转化
https://blog.youkuaiyun.com/sinat_36710456
01-10 1787
无状态转化： 每次计算的时间，仅仅计算当前时间切片的内容，每个批次处理都不依赖于先前批次的数据。 如，每次只计算1s时间内产生的RDD。 有状态转化： 依赖之前的批次数据或者中间结果来计算当前批次的数据，不断的把当前的计算和历史时间切片的RDD进行累计。 如，计算某个单词出现的次数，需要把当前的状态与历史的状态相累加，随着时间的流逝， 数据规模会越来越大，包括updateStat...
spark streaming的业务场景（无状态、有状态、窗口操作）
zll_1234的博客
05-26 1352
spark streaming支持的业务场景： 1、无状态操作： 每个批次处理都不依赖于先前批次的数据，只关注当前的DStream中的实时数据，例如 只对当前的DStream中的数据做正确性校验。 每个DStream在内部是由许多个RDD（也叫批次）组成，且无状态转化操作是分别应用到每个RDD上的。 无状态转化操作的例子map、filter等等，操作都是每个批次中的数据，但是DStream如果使用join,union等基于健的操作的话，那么所传的RDD就必须同样也是DStream才行。 SparkStrea
Spark无状态和有状态转化操作介绍
zhaoguowei的博客
11-21 2050
1. 无状态转化操作 无状态转化操作就是把简单的RDD转化操作应用到每个批次上，也就是转化DStream中的每一个RDD。部分无状态转化操作列在了下表中。注意，针对键值对的DStream转化操作(比如 reduceByKey())要添加import StreamingContext._才能在Scala中使用。 需要记住的是，尽管这些函数看起来像作用在整个流上一样，但事实上每个DStream在内部...
Spark Streaming及示例
Joker_Jiang3的博客
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Spark Streaming及示例 一、Spark Streaming介绍 Spark Streaming是近实时(near real time)的小批处理系统 。Spark Streaming是Spark core API的扩展，支持实时数据流的处理，并且具有可扩展，高吞吐量，容错的特点。 数据可以从许多来源获取，如Kafka，Flume，Kinesis或TCP sockets，并且可以使用复杂的算法进行处理，这些算法使用诸如map，reduce，join和window等高级函数表示。 最后，处理后的数
Spark Streaming之DStream转换操作
qq_40607631的博客
09-07 610
每个批次做自己单独的转化操作，没有状态的记录。批次就是RDD，微批次处理结果：实现wordCount。
【SparkStreaming】DStream创建和转换（无状态操作，有状态操作）
weixin_43923463的博客
09-21 788
专门的Executor读取数据，速度不统一跨机器传输数据，WALExecutor读取数据通过多个线程的方式，想要增加并行度，则需要多个流unionoffset存储在Zookeeper中Executor读取数据并计算增加Executor个数来增加消费的并行度offset存储​ a) CheckPoint(getActiveOrCreate方式创建StreamingContext)​ b) 手动维护(有事务的存储系统)
Spark2.1.0入门：DStream转换操作
xiaomin1991222的专栏
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DStream转换操作包括无状态转换和有状态转换。 无状态转换：每个批次的处理不依赖于之前批次的数据。 有状态转换：当前批次的处理需要使用之前批次的数据或者中间结果。有状态转换包括基于滑动窗口的转换和追踪状态变化的转换(updateStateByKey)。 DStream无状态转换操作 下面给出一些无状态转换操作的含义： * map(func) ：对源DStream的每个元素，采用func函...
spark学习总结①
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2401_87981666的博客
04-25 537
DStream 上的操作与 RDD 的类似，分为 Transformations（转换）和 Output Operations（输出）两种，此外转换操作中还有一些比较特殊的原语，如：updateStateByKey()、transform()以及各种 Window 相关的原语。其实也就是对 DStream 中的 RDD 应用转换。需要记住的是，尽管这些函数看起来像作用在整个流上一样，但事实上每个 DStream 在内部是由许多 RDD（批次）组成，且无状态转化操作是分别应用到每个 RDD 上的。
Dstream词频统计（Dstream无状态转换和DStream状态更新转换）
addkigv的博客
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1、Netcat网络工具测试（服务端与客户端可以会话进行信息交换）配置如下（注意格式，可以借用ai工具进行格式清洗）（1）Dstream无状态转换（套接字流）（2）DStream状态更新转换。窗口（以下界面为成功）
DStream操作
Poor - Because you have no ambition
10-22 738
DStream 上的操作与 RDD 的类似，分为 Transformations（转换）和 Output Operations（输出）两种，此外转换操作中还有一些比较特殊的原语，如：updateStateByKey()、transform()以及各种 Window 相关的原语。
Spark Streaming2.3.x大数据企业级项目实战
01-15
本课程为项目实战课，项目各个环节既深入讲解理论知识，又结合项目业务进行实操，从而达到一站式掌握大数据离线项目。
Spark 无状态化转换原语&有状态转化原语
qq_43192537的博客
12-01 680
Spark 无状态化转换原语&有状态转化原语
spark-streaming 流数据处理,
05-09
Spark Streaming 是一个用于实时数据处理的框架，它基于 Spark 引擎，可以让你以类似于对批处理数据进行操作的方式，来对流式数据进行处理。它支持各种数据源，如 Kafka、Flume、Twitter、HDFS 等，并提供了高级 API...
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