SparkStreaming开窗函数reduceByKeyAndWindow原理

最新推荐文章于 2023-06-16 10:13:51 发布
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分类专栏： spark 文章标签： spark
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版权
  1. 整个SparkStreaming每个批次的时间间隔假设为N秒
    通过构建StreamingContext对象设置StreamingContext(sc,Seconds(N))
  2. 设置开窗函数参数第一个时间为窗口长度第二个参数为窗体滑动间隔
    reduceByKeyAndWindow((a:Int,b:Int)=>a+b,Seconds(2N),Seconds(2N))

需要注意的是
1. 窗体滑动时间和长度要为每个批次的整数倍避免资源浪费
2. 窗口长度应该与滑动时间相同,若是窗口长度大于滑动时间数据会被重复读取反之会丢失数据

【Spark实战系列】sparkstreaming 的 reduceByKeyAndWindow 窗口函数的用法详解
JasonLee实时计算
09-02 8561
今天我们主要来说一下spark中reduceByKeyAndWindow窗口函数的使用方法; 先看一下官网的图片吧: 这个是sparkstreaming提供的窗口计算,允许你在一个滑动的窗口中进行计算,所有这些窗口操作都需要两个参数 -windowLength和slideInterval。(窗口长度-窗口的持续时间,滑动间隔- 执行窗口操作的间隔)比如说我们现在要每隔2秒,统计前3...
窗口函数深度探索（一）：底层原理
清平乐的技术专栏
05-05 1873
在日常SQL数据分析中，经常会遇到需要在每组内排名，面对这类需求就需要使用sql的高级功能窗口函数了。一言以蔽之：在进行分组聚合以后 ， 我们还想操作集合之前的数据就需要用到窗口函数
SQL开窗函数的具体实现详解
09-08
主要介绍了SQL开窗函数的具体实现详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
SparkStreaming 窗口函数
weixin_33985679的博客
06-03 341
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Spark SQL中开窗函数详解
蔡政洁的博客
12-08 904
row_number()开窗函数： 其实就是给每个分组的数据，按照其排序的顺序，打上一个分组内的行号，相当于groupTopN，在实际应用中非常广泛。 +--------+-------+------+ |deptName| name|salary| +--------+-------+------+ | dept-1|Michael| 3000| | dept-2| Andy| 5000| | dept-1| Alex| 4500| | dept-2| Justin| 6700
Sparkstreaming reduceByKeyAndWindow(_+_, _-_, Duration, Duration) 的源码/原理解析
weixin_34205076的博客
08-16 117
  Sparkstreaming reduceByKeyAndWindow(_+_, _-_, Duration, Duration) 的源码/原理解析
开窗函数以及code实现
卡奥斯道的博客
01-09 424
/** * Created by Administrator on 2018/9/4. * * 总结如下： * preceding：用于累加前N行（分区之内）。若是从分区第一行头开始，则为 unbounded。 N为：相对当前行向前的偏移量 * following ：与preceding相反，累加后N行（分区之内）。若是累加到该分区结束，则为 unbounded。N为：相...
大数据开发 | Spark Streaming窗口函数
zjjcchina的博客
06-16 716
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 Streaming基本原理
qq_41848129的博客
08-22 2068
SparkStreaming 　　Spark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming支持的数据源有很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象操作如：map、reduce、join、window...
Spark Streaming
weixin_57821489的博客
03-17 3850
Spark Streaming介绍 随着大数据的发展，人们对大数据的处理要求也越来越高，传统的MapReduce等批处理框架在某些特定领域（如实时用户推荐、用户行为分析）已经无法满足人们对实时性的需求，因此诞生了一批如S4、Storm的流式的、实时计算框架。而Spark由于其优秀的调度机制，快速的分布式计算能力，能够以极快的速度进行迭代运算。正是由于Spark的这些优势，使得Spark能够在某种程度上进行实时处理，Spark Streaming正是构建在此之上的流式框架。 Spark Streaming作为
【spark】spark streaming介绍 包括Dstream介绍 及Dstream实战
废物点心的博客
04-29 1197
文章目录Spark Streaming概述Spark Streaming特性Spark Streaming原理介绍DstreamDStream相关操作transformationOutput OperationsDStream操作实战一、 SparkStreaming接受socket数据，实现单词计数WordCount二、SparkStreaming接受socket数据，实现所有批次单词计数结果累...
Spark大数据分与实践笔记（第七章 Spark Streaming实时计算框架-01）
Lydia868的专栏
08-29 1718
在传统的数据处理流程(离线计算)中，先是收集数据,然后将数据存储到数据库中。当需要某些数据时，则可以通过对数据库中的数据做操作，得到所需要的数据，再进行其它相关的处理。这样的处理流程会造成结果数据密集，结果数据密集则存在数据反馈不及时,若是在实时搜索的应用场景中，需要实时数据做决策,而传统的数据处理则并不能很好地解决问题，这就引出了一种新的数据计算——实时计算, 它可以针对海量数据进行实时计算,无论是在数据采集还是数据处理中，都可以达到秒级别的处理要求。...
sparkstreaming的reduceByKeyAndWindow窗口函数的用法
qq_43193797的博客
05-12 857
今天我们主要来说一下spark中reduceByKeyAndWindow窗口函数的使用方法; 先看一下官网的图片吧: 这个是sparkstreaming提供的窗口计算,允许你在一个滑动的窗口中进行计算,所有这些窗口操作都需要两个参数 -windowLength和slideInterval。(窗口长度-窗口的持续时间,滑动间隔- 执行窗口操作的间隔) 比如说我们现在要每隔2秒,统计前...
spark算子：滑动窗口函数reduceByKeyAndWindow的使用
挖矿的小强的博客
05-07 5792
1.reduceByKeyAndWindow这个算子也是lazy的,它用来计算一个区间里面的数据,如下图:截图自官网,例如每个方块代表5秒钟,上面的虚线框住的是3个窗口就是15秒钟,这里的15秒钟就是窗口的长度,其中虚线到实线移动了2个方块表示10秒钟,这里的10秒钟就表示每隔10秒计算一次窗口长度的数据举个例子: 如下图我是这样理解的:如果这里是使用窗口函数计算wordcount 在第一个窗口(...
Spark Streaming 的 reduceByKeyAndWindow 窗口函数
Java_Road_Far的博客
12-04 1054
Spark Streaming提供了窗口计算，可让您在数据的滑动窗口上应用转换 一些常见的窗口操作如下。所有这些操作都采用上述两个参数-windowLength(窗口长度)和slideInterval(滑动步长)。 窗口函数 描述 window（windowLength，slideInterval） Return a new DStream which is computed b...
sparkstreaming窗口函数reduceByKeyAndWindow
Romantic_sir的博客
03-09 797
首先是窗口操作普通机制 package com.fengrui.test import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream} import org.apache.spark.streaming.{Durations, StreamingContext} import org.apach...
【必看】最全开窗函数讲解和实战指南
赵英超的博客
03-20 6476
窗口函数
高效的reduceByKeyAndWindow算子
学海无涯
06-28 3497
总的来说SparkStreaming提供这个方法主要是出于效率考虑。 比如说我要每10秒计算一下前15秒的内容，（每个batch 5秒）， 可以想象每十秒计算出来的结果和前一次计算的结果其实中间有5秒的时间值是重复的。 那么就是通过如下步骤 1. 存储上一个window的reduce值 2.计算出上一个window的begin 时间到 重复段的开始时间的reduce 值 =》 oldRDD 3.重...
Spark Streaming使用window函数与reduceByKeyAndWindow实现一定时间段内读取Kafka中的数据累加；reduceByKeyAndWindow函数的两种使用方式
蚂蚁
08-11 983
使用window函数实现时间段内数据累加 import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import...
spark 的开窗函数
最新发布
08-03
Spark的开窗函数是一种用于对结果集进行聚合计算的函数。开窗函数可以根据指定的分区和排序规则对结果集进行分组和排序，并计算每个分组或排序组内的聚合结果。 在Spark中，开窗函数可以使用`OVER`关键字来定义。`OVER`关键字后面可以跟着分区和排序规则，以及其他选项来改变聚合运算的窗口范围。 常见的开窗函数包括： - `COUNT`：计算符合条件的行数。 - `ROW_NUMBER`：为每一行分配一个唯一的行号。 - `RANK`：计算每一行在排序结果中的排名。 - `DENSE_RANK`：计算每一行在排序结果中的密集排名。 - `NTILE`：将结果集分成指定数量的组，并为每个组分配一个排名。 下面是一些使用Spark开窗函数的示例： ``` sparkSession.sql("select name, class, score, count(name) over(partition by class) name_count1 from score").show() sparkSession.sql("select name, class, score, count(name) over(partition by score) name_count2 from score").show() sparkSession.sql("select name, class, score, row_number() over(order by score) rank from score").show() sparkSession.sql("select name, class, score, rank() over(order by score) rank from score").show() sparkSession.sql("select name, class, score, dense_rank() over(order by score) rank from score").show() sparkSession.sql("select name, class, score, ntile(6) over(order by score) rank from score").show() ``` 以上示例展示了如何使用开窗函数进行分组计数、排序和排名操作。每个示例都使用了不同的开窗函数和不同的分区或排序规则来实现不同的聚合计算。
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