spark Streaming实时处理流式数据

最新推荐文章于 2024-08-07 20:28:18 发布

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本文介绍如何使用Spark Streaming进行实时数据处理。从创建SparkContext到StreamingContext，再到通过socket接收数据并进行实时计算，最后展示结果。整个过程展示了Spark Streaming的强大功能。

1、创建SparkContext

val conf:SparkConf = new SparkConf().setAppName("streamwc")
.setMaster("local[2]")
val sc:SparkContext = new SparkContext(conf)

2、创建StreamingContext

val ssc:StreamingContext = new StreamingContext(sc,Milliseconds(2000))

3、创建Dstream，接入数据源

val datas: ReceiverInputDStream[String] = 
ssc.socketTextStream("192.168.252.121",7788)

4、进行计算

val rd:Dstream[(String,Int)]datas.flatMap(_.split(" ")),map(_,1).reduceByKey(_+_)

5、打印结果

rd.print()

6、启动sparkStreaming程序

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

在服务器端linux安装nc

nc -lk 7788

输入数据就可以实时计算

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Spark Streaming 实时流处理入门

X2829352498的博客

09-09

259

在大数据场景下，业务往往不仅需要批处理（Batch Processing），还需要对实时产生的数据流进行快速计算与分析。比如实时日志监控、交易风控、直播弹幕分析等。作为 Spark 生态的重要组件，提供了对实时数据流的高吞吐、低延迟处理能力，帮助开发者快速构建实时计算应用。Spark Streaming 基于微批处理模型，兼具实时性和吞吐量。核心概念包括DStream、批次间隔、Receiver。可以方便地对接Kafka、Flume、HDFS、数据库等。

Apache Spark：SparkStreaming实时数据处理教程

kkchenjj的博客

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1291

通过上述示例，我们可以看到DStream和窗口操作在Spark Streaming中的应用。DStream提供了处理流式数据的高级抽象，而窗口操作则允许我们对一段时间内的数据进行聚合。这些功能使得Spark Streaming成为处理大规模实时数据的理想工具。MLlib 是 Spark 的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等。MLlib 的设计目标是使机器学习的开发和应用变得更加简单和高效。

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实时数据处理：使用Apache Spark进行流数据分析

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