大数据学习之路105-窗口函数及foreachRDD,foreachPartition,foreach对比

最新推荐文章于 2022-07-17 22:27:00 发布
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分类专栏： 大数据生态圈从入门到精通
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本文探讨了Spark Streaming中的窗口函数，强调其在处理时间区间数据变化中的重要性，以及重叠窗口对平滑数据报表的影响。同时，文章分析了不同数据持久化方法，包括使用foreachRDD的不足之处，如网络序列化开销，以及foreachPartition和连接池的优化策略，以更高效地将数据写入外部存储如HDFS、Redis和MySQL。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

sparkstreaming的窗口函数：

窗口函数的作用主要是计算一段时间之内的数据的变化，那么就会有人产生疑问，为什么窗口与窗口之间需要重叠呢？

其实不重叠也是可以的，但是如果不重叠的话，将来做出来的报表一个时间段与另一个时间段的数据就会产生剧烈的变化。

窗口函数可以让我们一下子操作多个批次。

上面这些就是窗口函数，那么我们怎么用呢？

我们这里举个例子：

如果我们想使用reduceByKeyAndWindow的话，首先我们需要一个DStream，并且这个里面装的是键值对。

这里的Seconds(30)是窗口的间隔，Seconds(10)是滑动的间隔。

而且这两个间隔必须是生成批次的时间间隔。

假如生成批次的时间间隔

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