Structured Streaming编程模型

最新推荐文章于 2024-11-16 17:41:18 发布
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本文解析StructuredStreaming编程模型，如何通过DataFrame/DataSet操作实现无界表的灵活处理，简化SQL在持续数据流中的应用。

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

Structured Streaming编程模型

编程模型：无界表/动态表格
数据抽象：DataFrame/DataSet
在这里插入图片描述
Structured Streaming编程模型逻辑上就是一个不断增长的动态表格，因此方便使用简单的sql操作
在这里插入图片描述

Spark流编程指引(四)---------------------------DStreams基本模型，输入DStreams和接收者
happyAnger6的专栏
06-29 2867
离散流（DStreams） 离散流或者称为DStreams是Spark流编程提供的基本抽象。它代表了持续的数据流，从一个数据源接收到的数据流或者是在一个输入流上应用转变操作处理后的数据流。 在内部实现上，DStream代表了一系列连续的RDDs.RDDs是Spark对不可变的，分布式数据集的抽象。DStream中的每个RDD包含了一定间隔内的数据，正如下图所示： 任何应用在DStream上的
Spark实时（二）：StructuredStreaming编程模型
Lansonli（蓝深李）的博客
07-23 1335
对于流式数据处理时，我们更希望使用事件时间evnet time来对数据进行窗口划分，事件时间一般嵌入到数据本身，是数据中的一个列，例如：Iot设备产生实时数据时，我们对这些数据进行处理时，我们希望使用事件产生的时间，即：event time，而不希望使用Spark接收这些事件的时间进行窗口划分数据分析。此外，Structured Streaming 基于事件时间处理数据时还支持对延迟数据的处理，当有延迟数据到达时，Structured Streaming可以基于事件时间找到对应的窗口对数据进行更新。
Structured Streaming《编程模型》
Mathieu66的博客
11-02 730
Structured Streaming 的核心思想是将实时数据流看作数据在不断追加的表。这种思想促生了一种新的，和批处理模型非常类似的流处理模型。您可以像表示静态数据标准批查询一样表示流计算。Spark 会在这个无界表上运行增量查询。 目录 1. 基本概念 2. 事件时间和迟到数据处理 3. 容错机制 1. 基本概念 如果把输入流看作是“Input Table”，那么流中到达的每个数...
Structured Streaming 编程模型（Input Table、Result Table、Output Mode...）
qq_1763467007的博客
07-18 456
Structured Streaming的编程模型，顺带会总结Structured Streaming与Spark Streaming的区别
Spark综合学习笔记（三十一）Structured Streaming介绍，编程模型和数据抽象
斯特凡今天也很帅的博客
12-07 451
学习致谢 https://www.bilibili.com/video/BV1Xz4y1m7cv?p=69 模块介绍 或许是对Dataflow模型的借鉴，也许是英雄所见略同，Spark在2016年Spark2.0版本中发布了新的流计算的API;structured Streaming结构化流。Structured Streaming是一个基于Spark SQL引擎的可扩展、容错的全新的流处理引擎。 Structured Streaming统一了流、批的编程模型，可以让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能
【笔记】Sturctured Streaming笔记总结（Python版）
哇咔咔哇咔的博客
06-01 1270
Spark Streaming笔记总结
【spark床头书系列】Spark Structured Streaming 编程权威指南
wang2leee的博客
12-01 1404
Spark Structured Streaming 编程权威指南,看一篇就够了
大数据-玩转数据-Spark-Structured Streaming 简述及编程初步（python版）
s_unbo的博客
01-15 972
大数据-玩转数据-Spark-Structured Streaming 简述及编程初步 一、简述： Structured Streaming 是基于Spark SQL引擎构建的、可扩展且容错性高的流处理引擎。它以检查点和预写日志记录每个触发时间正处理数据的偏移范围，保证端到端数据的一致性。Spark2.3.0版本引入持续流失处理模型后，可将数据延迟降低到毫秒级。Structured Streaming默认处理模型是微批处理模型，它是将当前一批作业处理完成后，记录日志偏移量后才启动下一批作业，延迟超过100毫
spark：Structured Streaming介绍
m0_70882914的博客
10-16 1316
spark：Structured Streaming介绍
Python版Spark Structured Streaming编程指南
最新发布
qq_68076599的博客
11-16 1304
Structured Streaming是构建在Spark SQL引擎之上的可扩展且容错的流处理引擎。用户可以像处理静态数据的批处理计算一样表达流计算，Spark SQL引擎会持续增量地运行计算，并在流数据不断到达时更新最终结果。用户可以使用Scala、Java、Python或R中的Dataset/DataFrame API来表达流聚合、事件时间窗口、流到批处理的连接等操作，计算在优化的Spark SQL引擎上执行，系统通过检查点和预写日志确保端到端的精确一次容错保证。
Spark Streaming编程模型
01-07
本节将介绍 Spark Streaming 的编程模型，包括 DStream 的操作流程和使用方法。 DStream 的操作流程 DStream 作为 Spark Streaming 的基础抽象，它代表持续性的数据流。这些数据流既可以通过外部输入源来获取，也可以通过现有的 DStream 的 Transformation 操作来获得。 在内部实现上，DStream 由一组时间序列上连续的 RDD 来表示。如图 1 所示，每个 RDD 都包含了自己特定时间间隔内的数据流。 图 1  DStream中在时间轴下生成离散的RDD序列 如图 2 所示，对 DStream 中数据的各种操作也是映射
【大数据技术Spark】DStream编程操作讲解实战（图文解释 附源码）
showswoller的博客
12-20 1112
【大数据技术Spark】DStream编程操作讲解实战（图文解释 附源码）
【Spark Streaming】（二）DStream 编码实战
云祁QI
03-24 3172
文章目录一、前言二、DStream 编程模型三、DStream 操作3.1 套接字流：通过监听 Socket 端口来接收数据3.2 文件流3.2 RDD队列流3.4 带状态的处理 StateFull 一、前言 从前一篇博客 【Spark Streaming】（一）架构及工作原理 ????，我们了解到 Sprak Streaming 是属于 Saprk API 的扩展，它支持实时数据流（live data...
DStream
少年时。
06-07 1720
DStream1.什么是DStream2.DStream的高级算子 1.什么是DStream 离散数据流或者DStream是SS提供的基本抽象。其表现数据的连续流，这个输入数据流可以来自于源，也可以来自于转换输入流产生的已处理数据流。内部而言，一个DStream以一系列连续的RDDs所展现，这些RDD是Spark对于不变的，分布式数据集的抽象。一个DStream中的每个RDD都包含来自一定间隔的数据，如下图： 在DStream上使用的任何操作都会转换为针对底层RDD的操作。 2.DStream的高级算子
Stream流
肉man
07-22 212
说到Stream便容易想到I/O Stream，而实际上，谁规定“流”就一定是“IO流”呢？ 在Java 8中，得益于Lambda所带来的函数式编程，引入了一个全新的Stream概念，用于解决已有集合类库既有的弊端。 引言 传统集合的多步遍历代码 几乎所有的集合（如Collection接口或Map接口等）都支持直接或间接的遍历操作。而当我们需要对集合中的元素进行操作的时候，除了必需的添...
[Spark、hadoop]spark Streaming的核心DStream
m0_57781407的博客
10-03 2392
1.SparkStreaming提供了一个高级抽象的流，即DStream(离散流)。 2.DStream的内部结构是由一系列连续的RDD组成，每个RDD都是一小段由时间分隔开来的数据集。
Spark Streaming介绍，DStream,DStream相关操作(来自学习资料)
涂作权的博客
07-12 2726
一、 Spark Streaming介绍1． SparkStreaming概述1.1． 什么是Spark StreamingSpark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。SparkStreaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单
Spark Structured Streaming 编程模型
王佩的优快云博客
01-12 995
从Spark 2.0.0开始，提供了一个用于实时流处理的新组件-Structured Streaming(结构化流)。 本文总结Structured Streaming的编程模型，顺带会总结Structured Streaming与Spark Streaming的区别。 Structured Streaming 编程模型 首先，Structured Streaming有一个Input Tabl...
Structured Streaming
Morse_Chen的博客
02-06 2327
Structured Streaming是一种基于Spark SQL引擎构建的、可扩展且容错性高的流处理引擎。本文介绍Structured Streaming的基本概念、编写Structured Streaming程序的基本步骤和输入输出操作。
SparkStructuredStreaming编程详解
在编程模型中，Structured Streaming的核心概念是将实时流数据看作一个不断增长的输入表，每次新的数据到来都相当于在表中添加新的一行。处理这些数据流时，有三种不同的输出模式： 1. Complete模式：每次更新时，...
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