SparkStreaming处理的数据流图SparkStreaming构架二、DStream简

大家都知道在spark1.3版本后，kafkautil里面提供了两个创建dstream的方法，一个是老版本中有的createStream方法，还有一个是后面新加的createDirectStream方法

了解下面的知识可以帮助我们避免很多误区误区1：实例化外部连接对象的位置不正确，比如下面代码dstream.foreachRDD{rdd=>valconnection=createNewConnection

主体代码部分跟spark相差不大，毕竟DStream是RDD产生的模板（或者说类）。

对状态(state)的DStream操作(updateStateByKey)，操作会跨多个batchduration，后面数据对前面的有依赖，随着时间的推移，依赖链条会越

与SparkSQL结合使用SparkStreaming最强大的地方在于，可以与SparkCore、SparkSQL整合使用，之前已经通过transform、foreachRDD等算子看到，如何将DStream

目录一、SparkStreaming概述1.SparkStreaming是什么2.SparkStreaming特点3.SparkStreaming架构3.1背压机制二、DStream入门1.WordCount

pngStreamingContext初始化时，会创建一些内部的关键组件，DStreamGraph，ReceiverTracker，JobGenerator，JobSchedulerDStreamGraph，我们程序中定义很多DStream

一、将DStream输出到文件中SparkStreaming提供了多个上层接口，用于将DStream书出到外部文件，包括saveAsObjectFiles、saveAsTextFiles、saveAsHadoopFiles

分区：Samza的流数据单位既不是Storm中的元组，也不是SparkStreaming中的DStream，而是一条条消息；Samza中的每个流都被分割成一个或多个分区，对于流里的每一个分区而言，都是一个有序的消息序列

大家都知道在spark1.3版本后，kafkautil里面提供了两个创建dstream的方法，一个是老版本中有的createStream方法，还有一个是后面新加的createDirectStream方法

foreachRDD(func)访问DStream中的每个RDD。foreachRDD方法不返回任何值。

DStream的转化操作DStreamAPI提供的与转化操作相关的方法如下：如下举例详解transform(func)方法和updateStateByKey(func)方法：（1）、transform(

因为Sparkstreaming的DStream其实就是一组RDD的集合，所以对于Spark的一些调优同样适用于SparkStreaming，可以参考：https://www.cnblog

只不过，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。

于是，我在driver上保持了一个resultRDD，在DStream内不断地去更新这个resultRDD，包括

details/2536271.简介SparkStreaming强大的地方在于，可以于sparkcore和sparksql整合使用，之前已经通过transformforeachRDD等算子看到了如何将DStream

本章节主要从SparkStreaming的原理及其核心DStream两个大方面来介绍SparkStreaming的运行机制。其中实例代码使用的编程语言是Scala语言。二、原理与架构1、流式计

DStream对DStream实施map,filter等操作操作，会转换成另外一个DStream，也就是说DStream也有依赖关系DStream是一组连续的RDD序列，实际上就是在时间维度上对RDD集合的封装

DStreamGraph是RDDDAG的模板，DStream是逻辑级别的，而RDD是物理级别的。DStream

4、如何进行DStream操作？

SparkStreaming的数据源对于SparkStreaming中处理的数据无论是通过内部接口获取，还是通过Kafka、Flume、以及TCPSocket等外部数据源，对于这些数据的处理，这些整个过程的数据均抽象于DStream

DStreamGraphWebBlog2《深入Streaming中的数据抽象DStream》中的TransformationDStream部分提到过：parent.getOrCompute依据DStream

我们在进行sparkstreaming开发的时候，会对Dstream进行各种transform和action级别的操作，这些操作就构成Dstreamgraph，也就是Dstream之间的依赖关系，随

输入的ds有很多来源Kafka、Socket、Flume，输出的DStream其实是逻辑级别的Action，是SparkStreaming框架提出的，其底层翻译成为物理级别的额Action，是RDD的Action

实现：首先基于topic，创建出kafka的DStream流valsparkConf=newSparkConf().setAppName(appParams.appName)valsc=newSparkContext

和Spark基于RDD的概念很相似，SparkStreaming使用离散化流(discretizedstream)作为抽象表示，叫作DStream。DStream是随时间推移而收到的数据的序列。

DSTREAM-HT是ARM公司开发的一款高速占用引脚少的仿真调试器，更快速更少的引脚：非常适合收集大量追踪数据，其中SoC引脚数排除了并行追踪。

StreamingContext表示与Spark集群的连接，可用于创建DStream各种输入

Spark-andyshar的博客-博客频道-CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/andyshar/article/category/5945687/20084：StreamingContext、DStream

foreachRDD(func)的官方解释为Themostgenericoutputoperatorthatappliesafunction,func,toeachRDDgeneratedfromthestream.ThisfunctionshouldpushthedataineachRDDtoanexternalsystem,suchassavingtheRDDtofiles,orwriting

SparkStreaming中Driver的容错主要是ReceiverTracker、Dstream.graph、JobGenerator的容错第一、看ReceiverTracker的容错，主要是ReceiverTracker

而SparkStreaming是在RDD之上增加了时间维度，DStream就是RDD的模板，随着时间的流逝不断地实例化DStream，以数据进行填充DStream。

Driver容错思想：周期性将Dstream的DAG持久化到文件系统中，重新启动Driver时重新加载DAG实现：启动Driver自动重启（ClusterManager支持该功能）standalone:

第一代-Hadoop的MapReduce计算（静态）、Storm流计算（2014.9）；两套独立计算引擎，使用难度大第二代-SparkRDD静态批处理(2014.2)、DStream|StructuredStreaming

对于foreachRDD的正确理解，请参考对DStream.foreachRDD的理解在sparkstreaming的官方文档中也有对foreachRDD的说明，请参见DesignPatternsforusingforeachRDD

DirectKafkaInputDStream只在driver端接收数据，所以继承了InputDStream，是没有receivers的在结合SparkStreaming及Kafka的实时应用中，我们通常使用以下两个API来获取最初的DStream

二、实现步骤1、采用SparkStreaming读取Kafka中的实时日志流，生成DStream2、过滤其中的商户页流量，生成DStream[k,v]（注：k为shopid,v为pv）3、采用SparkStreaming

DStream可以从Kaf

在内部，DStream由一系列连续的RDD表示，这是Spark对不可变的分布式数据集的抽象。

和Spark基于RDD的概念很相似，SparkStreaming使用离散化流(discretizedstream)作为抽象表示，叫作DStream。DStream是随时间推移而收到的数据的序列。

本文git地址,转载请注明，感谢1.接收数据用sparkstreaming流式处理kafka中的数据，第一步当然是先把数据接收过来，转换为sparkstreaming中的数据结构Dstream。

sparkstreaming吧.sparkstreaming以下是摘抄自>的原文:和spark基于RDD的概念很相似,sparkstreaming使用离散化流(discretizedstream)作为抽象表示,叫做DStream.DSt

SparkStreaming实现思路SparkStreaming与SparkCore的关系可以用下面的经典部件图来表述：可以看到SparkStreaming是建立在SparkCore基础上的，所以DStream

提供的，对于大数据进行实时计算的一种框架；它的底层，也是基于SparkCore的；其基本的计算模型，还是基于内存的大数据实时计算模型RDD，只不过，针对实时计算的特点，在RDD之上，进行了一层封装，叫做DStream

SparkStreaming提供了一个叫做DStream（DiscretizedStream）的高级抽象，DStream表示一个持续不断输入的数据流，可以基于Kafka、TCPSocket、Flume等输入数据流创建

1、无状态转换操作（1）无状态转化操作就是把简单的RDD转化操作应用到每个批次上，也就是转换DStream中的每一个RDD。

DStream提供了foreachRDD(func)方法，通过该方法可以遍历RDD的每条记录，然后再通过ActiveMQ的Producer将处理后的消息发送到ActiveMQ。要将消

DStreams转换（Transformation）和RDD类似，转换中允许输入DStream中的数据被修改。DStream支持很多SparkRDD上的转换。常用的转换如下。

Sparkstreaming+Kafka应用Sparkstreaming+Kafka调优合理的批处理时间（batchDuration）合理的Kafka拉取量（maxRatePerPartition重要）缓存反复使用的Dstream