叫我莫言鸭
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Spark第一课

Spark第一课_第1张图片
从数据处理的方式角度:

流式: 一条数据一条数据的处理
微批量: 一小批一小批的处理
批量: 一批数据一批数据的处理(Spark)

从数据处理的延迟角度
离线: 数据处理的延迟是以小时,天为单位
准(近)实时: 以秒为单位
实时:延迟以毫秒为单位,

Spark是一个批量数据处理的离线数据分析框架
为了适应实时分析的场景,创建新功能模块,SparkStreaming
SparkStreaming 微批次 准实时

批量多少才可以
采用时间范围来接收数据批次
使用新模块是对SparkCore的封装的功能模块
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ctrl+p 提示
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持续时间duration
采集周期
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SparkStreaming需要采集器,周期性采集数据
jsc.awaitTermination 等待采集器结束,
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设置为3000秒一个周期
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rdd.collect从exector采集到Driver端的内存中
dstream.print
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默认存储方式为内存+磁盘 2个副本
一般不会采用socket接收数据
因为如果速率不一致, 处理太慢,就会产生数据积压，那么就需要一个缓冲区了，这时候，就需要Kafka了
为什么不用flume
1.flume的应用面窄 而Kafka是个消息传输队列系统
2.flume是单点消峰，每个机器都得装一个flume，无法分布式，性能不如Kafka
Kafka是集群 而Flume是单点， 无法集中管理
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所以Kafka再传输数据时最重要的是V
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RDD的方法才叫算子
而DStream的方法不叫算子,叫做原语

Spark可以将一个范围的数据采集后，再进行计算，这个采集的范围，称之为窗口。
采集范围不是采集周期 采集范围是采集周期的整数倍
滑动窗口
滑窗计算
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范围大小： 方框大小
滑动幅度：每次移动的距离
窗口处理过程中，根据窗口滑动幅度的不同，存在不同的类型，
什么是不同的类型？

  1. 滑动幅度小于窗口范围： 重复数据 就会存在重复数据 统计结果比实际数据多
  2. 滑动幅度等于窗口范围： 滚动窗口 数据结构与实际结果一致
  3. 滑动幅度大于窗口范围： 不会重复数据，但会丢失数据，统计结果小于实际数据

SparkStreaming数据的计算时间点为滑动时间点。滑动一次算一次。
也就是说，如果不专门设置滑动窗口，默认滑动窗口与采集时间一致。

sparkcore 和 sparksql对的都是有界数据流

而无界数据流是临时保存，所以必须要有输出。
Save和Print 或者转换成RDD调用行动算子
时间戳只有print方法才有
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采集器一般不停止运行，但是特殊场景需要停止后重新启动（如业务升级）
停一般不再Main调用，而是创建新线程完成调用

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优雅关闭： 不接收新请求，但是将当前数据处理完，而不是打断丢失数据
在这里插入图片描述
多加了参数
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通过临时存储中修改特定文件的内容来开关
为什么需要另开一个线程来关闭
为了给他一些处理消息的时间，而不是直接就关闭

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  • struts2步骤 wuai struts
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