只不多，针对实时计算的特点，在RDD之上，进行了一层封装，叫做DStream。其实，学过了SparkSQL之后，你理解

Exceptioninthread"main"java.lang.ExceptionInInitializerErroratorg.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream

目录一.SparkStreaming简介1.相关术语2.SparkStreaming概念3.SparkStreaming架构4.背压机制二.Dstream入门1.WordCount案例实操2.WordCount

valwords:DStream[String]=...words.foreachRDD{rdd=>//获取单例SparkSessionvalspark=SparkSession.builder.config

DStream是SparkStreaming提供的基本抽象，它表示连续的数据流，可以是从源接收的输入数据流，也可以是通过转换输入流生成的已处理数据流。

RDDSpark编程每一个spark应用程序都包含一个驱动程序(driverprogram),会运行用户的main函数，并在集群上执行各种并行操作(paralleloperations)spark导图.xmindRDD的基础知识五个特征alistofpartiotioner有很多个partiotioner(这里有3个partiotioner)。可以明确的说，一个分区在一台机器上，一个分区其实就是放

1.背景sparkstreaming有状态计算（如UV）通常采用DStream.updateStateByKey（实际是PairDStreamFunctions增强到DStream的），具体实现网上讲的很多

DStream上的输出操作输出操作允许将DStream的数据推出到外部系统，例如数据库或文件系统。

DStream的转化和输出1.无状态的转化处理只关心当前采集周期内的数据，上个周期采集到的数据不做保留和处理2.有状态的转化如上图，第一个采集周期5s内的数据，如果需要拿去和第二个5s内的数据进行交互，

现在介绍一下安装过程切换到root用户：yuminstall-ync测试使用在一个终端上输入nc-lk9999然后可以输入数据packageday15importorg.apache.spark.streaming.dstream

这个问题是最近一个朋友问我的,用sparkstreaming消费kafka的多个topic,怎么获取topic的信息,然后根据不同topic的数据做不同的逻辑处理.其实这个问题非常简单,最容易想到的办法就是直接对Dstream

目录架构DStream依赖无状态转化操作算子wordcount解析有状态转化操作updateStateByKey为什么使用updateStateByKeywordcount解析窗口算子为什么使用窗口函数

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>SparkStreaming的DStream提供了一个dstream.foreachRDD方法，该方法是一个功能强大的原始的API，它允许将数据发送到外部系统

Kafka如何保证数据不重复消费，不丢失数据不重复消费：1.幂等操作，重复消费不会产生问题2.dstream.foreachRDD{(rdd,time)=rdd.foreachPartition{partitionIterator

SparkStreaming提供了一个高层抽象Dstream，表示连续的数据流。

在Spark1.3版本后，KafkaUtils里面提供了两个创建dstream的方法，一种为KafkaUtils.createDstream，另一种为KafkaUtils.createDirectStream

Receiver工作机制以org.apache.spark.streaming.dstream.SocketReceiver为例。一个数据流有一个receiver，在executor上启动。

众所周知，在SparkCore中，RDD支持Transform和Action两种类型的算子操作，同样的，作为代表了一系列连续RDD序列的DStream，同样也有相应的操作，如下图所示：在此，我着重讲一下

Window函数，可以统计最近一段时间的数据，使用Window函数加载成DStream：DStream.window("窗口长度","滑动间隔")reduceByKeyAndWindow窗口长度：必须是

1.sparkseaming从图上可以看到，BatchInterval的间隔是5s，也就是说每经过5s，SparkStreaming会将这5s内的信息封装成一个DStream,然后提交到Spark集群进行计算

origin:http://www.eeboard.com/news/arm-dstream-st/ARM推出最新调试器DSTREAM-ST2017年11月03日作者:hello暂无评论198+ARMDSTREAM-ST

importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.streaming.dstream.

ARMDS-5是ARM公司2009年推出的一款可扩展多功能，可调试裸板、Linux、Android系统，支持所有ARM内核的软件开发工具。自2007年ARM公司停止对ADS的维护更新后，ARM在基于eclipse集成环境的基础上，相继推出了RVDS（RealViewDevelopmentSuite）和DS-5两款重量级开发软件。其中DS-5以同时集成ARMCompiler和GCC可轻松调试Linu

一、首先硬件连接：从debugger的userguide中可以看到：我们需要以下的工作：①首先开发板上电，保证开发板开始工作②确保debughardwareadapter（此处是指DSTREAM）作为中间桥梁连接你的开发板和主机

1概述本文介绍使用ARMDS-5创建一个裸机程序，并用DS-5里面的ARM编译器进行编译，编译之后通过DSTREAM仿真器将程序加载到MYD-SAMA5D34开发板的SRAM（内存）上。

transform以及实时黑名单过滤案例实战transform操作，应用在DStream上时，可以用于执行任意的RDD到RDD的转换操作。它可以用于实现，DStreamAPI中所没有提供的操作。

基于Direct的方式这种新的不基于Receiver的直接方式，是在Spark1.3中引入的，从而能够确保更加健壮的机制。替代掉使用Receiver来接收数据后，这种方式会周期性地查询Kafka，来获得每个topic+partition的最新的offset，从而定义每个batch的offset的范围。当处理数据的job启动时，就会使用Kafka的简单consumerapi来获取Kafka指定off

TransformationMeaningmap对传入的每个元素，返回一个新的元素flatMap对传入的每个元素，返回一个或多个元素filter对传入的元素返回true或false，返回的false的元素被过滤掉union将两个DStream

基于Receiver的方式这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次ConsumerAPI来实现的。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在SparkExecutor的内存中的，然后SparkStreaming启动的job会去处理那些数据。然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Sp

输入DStream之基础数据源HDFS文件：基于HDFS文件的实时计算，其实就是，监控一个HDFS目录，只要其中有新文件出现，就实时处理。相当于处理实时的文件流。

针对实时计算的特点，在RDD之上，进行了一层封装，叫做DStream。其实，学过了SparkSQL之后，你理解这种封装就容易了。之前学习

output操作概览OutputMeaningprint打印每个batch中的前10个元素，主要用于测试，或者是不需要执行什么output操作时，用于简单触发一下job。saveAsTextFile(prefix,[suffix])将每个batch的数据保存到文件中。每个batch的文件的命名格式为：prefix-TIME_IN_MS[.suffix]saveAsObjectFile同上，但是将每

i6854493461903901197/本文主要从以下几个方面介绍SparkStreaming:一、SparkStreaming是什么二、SparkStreaming支持的业务场景三、SparkStreaming的相关概念四、DStream

在实际生产中会有一种场景(最典型的就是黑名单的场景)，就是需要DStream与RDD之间进行互相操作的，那么此时就需要我们借助transform算子来进行实现了官网介绍：http://spark.apache.org

SparkStreaming源码解读之RDD生成全生命周期彻底研究和思考/*王家林老师授课http://weibo.com/ilovepains每天晚上20：00YY频道现场授课频道68917580*/1,Dstream

输入DStream和Receiver详解（一）输入DStream代表了来自数据源的输入数据流。

DStream对

https://spark.apache.org/docs/2.2.0/streaming-programming-guide.html其实sparkdoc写的挺好，我这就把他概括一下，写一些让我迷惑的问题点：RDD：RDD就算是spark里最基本的处理单位，算是spark定义的一种数据结构（是分布式的）-------她是Immutable的，一旦生成了，就不能改其实想想也能明白为啥RDD不能修改

image.pngimage.png1、updateStateByKey作用可以让我们为每个key维护一份state，并持续不断的更新该state；使用1、首先，要定义一个state，可以是任意的数据类型；2、其次，要定义state更新函数——指定一个函数如何使用之前state和新值来更新state；注意：1、对于每个batch，Spark都会为每个之前已经存在的key去应用一次state更新函数

SparkStreaming源码之Dstream和DstreamGraph篇先谈DstreamGraph，在DstreamGraph中有两个ArrayBuffer，privatevalinputStreams

目录：SparkStreaming启动执行步鄹：DStream和Rdd的理解Linux中发送数据SparkStreaming代码如下结果展示：SparkStreaming启动执行步鄹：1、加载SparkConf

饿了么中午和晚上，区域订单数目统计需求：最近半小时的各个区域订单状态11:0010：30~11:00半小时时间内，订单状态，还有多少订单没有配送，多的话调人11:1010:40~11:00半小时时间内，订单状态DStream

flume+kafka+SparkStreaming1.首先演示案例linux学过的知识点监控文件tail-F文件名另一个窗口中往文件中添加数据tail-Fqqq.txtecho"abcdfs">>qqq.txt模拟WEB服务器产生日志的过程：流的机制是先写到缓存中，一定大小之后再写到磁盘上，所以flume采集并不会看到一条一条的效果，让流写一条刷新一次，模拟web服务器产生日志效果1)Socke

检查点Checkpoint功能1.保存每批中state信息，累加加销售营业额2.保存没冲从Kafkatopic中读取数据的offset3.保存DStream的来源和DStream处理函数和输出函数什么时候需要使用

如题，总是不那么完美，要处理的数据在两个不同的kafka集群里面，日子得过，问题也得解决，我们创建两个DStream,连接两个不同的kafka集群的不同topic,然后再把这两个DStreamunion

一、DStream和

前言一个类似于Android的OS，只使用了BT机能的状态下，CPU的占有率超过20%，于是我们想看看是什么原因。本篇文章注意介绍了使用DstreamStreamLine来进行性能分析的过程和实例以及可能需要注意的地方。StreamLine准备使用StreamLine来分析性能主要包含以下几个过程配置内核使得内核可以产生一些性能相关的数据，以及一些设施用以支持gator，例如：高精度的timer(

图示：1.InputDstream-->TransformationDstream(生成dstream的有向无环图即Dstream的DAG，它会在时间的驱动下转换为rdd的DAG实现job的提交)-->

DiscretizedStream也叫DStream)是SparkStreaming对于持续数据流的一种基本抽象，在内部实现上，DStream会被表示

sparkstreaming里面在做foreach操作时要注意数据与节点与进程「jvm」之间的关系；「这一点往往大家比较容易混淆」我总结了一下，供大家参考dstream.foreachRDD{rdd=>