基于spark streaming的流数据处理和分析

本文介绍了基于Spark Streaming的流数据处理,强调了Stream Context的重要性,指出在执行ssc.start()后,代码段开始执行形成一系列不停止的RDD。讨论了Receiver的创建,推荐使用Nifi将数据送入Kafka,或直接从Nifi获取。同时,文章讲解了如何在Spark Shell中实现词频统计,并探讨了RDD的join操作及其注意事项。最后,提到了checkpointing在确保数据安全和恢复中的角色。

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Stream context 相当于spark context

做实时处理就得用到

 

setup之后如果close你需要重新创建一个,重启是不行的

 

 

词频统计,stream context

ssc.start()执行之后,上面代码段才会执行

 

一系列不停的RDD

 

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