SparkStreaming读取Kafka数据源：使用Direct方式一、前提工作安装了zookeeper安装了Kafka实验环境：kafka+zookeeper+spark实验流程二、实验内容实验要求

大数据技术的产生以及发展谷歌的三篇论文分布式文件系统GFS大数据分布式计算框架mapreduceNoSQL数据库系统BigTable大数据计算离线计算——批处理计算（MapReduce、Spark）实时计算——流式计算(Storm、SparkStreaming

下面，通过一张图来描述SparkStreaming的窗口操作，如图所示。基于窗口的操作需要两个参数，如下：窗口长度(wind

1.sparkStreaming流式处理框架，是SparkAPI的扩展，RDD最终封装到DStream中2.第一个wordcountpom依赖org.apache.sparkspark-streaming

目录一、SparkStreaming简介二、简单的例子三、SparkStreaming相关核心类3.1StreamingContext3.2离散流DiscretizedStreams(DStreams)

数据见UserBehavior.csv数据解释：本次实战用到的数据集是CSV文件，里面是一百零四万条淘宝用户行为数据，该数据来源是阿里云天池公开数据集根据这一csv文档运用Kafka模拟实时数据流，作为SparkStreaming

SparkStreaming基本数据源SparkStreaming的大体流程图SparkStreaming分周期将数据封装在RDD中，底层抽象使用Dstream。本质还是对RDD中数据的处理。

SparkStreaming是构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。

Spark作为目前最流行的分布式计算框架，可用于处理实时数据流，本文主要介绍SparkStreaming如何使用Kafka数据流做分析，具体使用的版本信息见pom配置。

文章目录一.流介绍1.流是什么2.为什么需要流处理3.流处理应用场景4.如何进行流处理二.SparkStreaming1.SparkStreaming流数据处理架构2.SparkStreaming内部工作流程

一、简介SparkStreaming是一个从各种来源获取实时流数据的框架。它支持的流资包括HDFS、Kafka、Flume以及自定义流等。

SparkStreaming介绍SparkStreaming它是对Spark核心API的扩展，目的在于对实时数据流进行高吞吐、高容错的处理。SparkStreaming底层是SparkCore。

SparkStreaming拥有两类数据源（1）基本源（Basicsources）：这些源在StreamingContextAPI中直接可用。例如文件系统、套接字连接、Akka的actor等。

Kafka作为优秀的日志采集系统，可以作为SparkStreaming的高级数据源，本文主要介绍如何使用SparkStreaming实时处理Kafka传递过来的数据流。

包含Sparkcore、Sparksql、Sparkstreaming、SparkMLlib、sparkGraphX五个核心组件。2、Spark的核心组件是什么？

官网：http://spark.apache.org/Download（下载）Libraries（SQLAndDataFrame、SparkStreaming、MLlib、Third-PartyProjects

spark是大数据计算引擎，拥有SparkSQL、SparkStreaming、MLlib和GraphX四个模块。

官方案例首先以官方启动入手objectSparkStreamingTest{defmain(args:Array[String]):Unit={valconf=newSparkConf().setAppName

Spark大数据技术与应用（第2版）》课程内容全面介绍了Spark大数据技术的相关知识，内容包含包括Spark概述、Scala基础、Spark编程、Spark编程进阶、SparkSQL结构化数据文件处理、SparkStreaming

今天的大数据入门分享，我们就主要来讲讲，流处理框架SparkStreaming与Storm。

目录SparkStreamingsparkStreamingDStreamsparkStreaming特点sparkStreaming构架背压机制DStream入门SparkStreamingsparkStreamingSparkStreaming

Flink原名StratosphereFlink是基于事件驱动的，而SparkStreaming微批模型，生成微小的数据批次Spark的弱点：Spark基于批处理原理，对流式计算相对较弱（本质上是对Hadoop

15|流式计算的代表：Storm、Flink、SparkStreaming我前面介绍的大数据技术主要是处理、计算存储介质上的大规模数据，这类计算也叫大数据批处理计算。

各位小伙伴周末好，之前写了文章介绍了怎么启动一个简单的SparkStreaming，此文开始介绍Yarn的原理，后续将一步步介绍SparkStreaming与SpringKarfka的项目整合。

安装使用官网指导方式安装（不推荐）使用国内镜像源安装(推荐)安装docker的spark镜像结果通过SparkShell进行交互分析基础操作新建RDDRDD的更多操作缓存SparkSQL和DataFramesSparkStreaming

本文代码链接：https://download.csdn.net/download/shangjg03/885221881SpringData框架集成1.1SpringData框架介绍SpringData是一个用于简化数据库、非关系型数据库、索引库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷，并支持map-reduce框架和云计算数据服务。SpringData可以极大的简

它提供了一种高性能、通用、易用的计算引擎，支持数据并行处理、内存计算、迭代计算等多种计算模式，并提供了丰富的API，比如SparkSQL、SparkStreaming、Mlib和

SparkStreamingSparkStreaming概念SparkStreaming操作1netcat传入数据2DStream创建3自定义数据源4接受kafka数据DStream转换1无状态的转换2

sparksql:使用sql对历史数据做交互式查询，用来操作结构化数据sparkStreaming:近实时计算对实时数据进行流式计算的组件sparkgraph

一、SparkStreaming概述1.1SparkStreaming是什么？SparkStreaming用于流式数据的处理。

1.png在sparkstreaming中，滚动窗口需要设置窗口大小和滑动间隔，窗口大小和滑动间隔都是StreamingContex

1SparkStreaming概述1.1SparkStreaming是什么SparkStreaming用于流式数据的处理。

文章目录博主介绍本文内容1.RDD2.SparkSQL3.SparkStreaming4.MLlib5.GraphX总结文章总结博主目标博主介绍我是廖志伟，一名Java开发工程师、Java领域优质创作者

文章目录碎碎念1.Flink的特点1.1FlinkvsSparkStreaming2.Java快速使用3.Flink部署模式3.1Standalone模式3.2yarn模式1.SesstionCluster

18年Flink不太成熟，使用Sparkstreaming属于正常的选择范畴，同时，构建了任务调度平台+SQL开发平台，降低开发难度，提升开发效率，是一个不错的选择。

抗压能力强，能自我激励，善于沟通与团队协作3.具备扎实的Java相关知识，熟练使用Java和Scala语言编程4.掌握Spark及其组件SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming

前言1、环境准备启动Zookeeper和Kafka集群导入依赖：org.apache.sparkspark-core_2.123.2.4org.apache.sparkspark-streaming_2.123.2.4org.apache.sparkspark-streaming-kafka-0-10_2.123.2.4mysqlmysql-connector-java8.0.30com.alib

首先，打开sparkstreaming的web页面，按F12打开控制台，点击Executors，发现有一个allexecutors请求，暴露出了restapi的地址http://ip:8088/proxy

Spark作为一种大数据分布式计算框架，已经构建SparkStreaming、SparkSQL、SparkML等组件，与文件系统HDFS、资源调度YARN一起，构建了Spark生态体系，如下图所示：以下部分将主要介绍

8.SparkStreaming

11.1.2流计算概念与典型框架11.2流计算处理流程11.3流计算的应用11.4开源流计算框架Storm11.4.1Storm简介11.4.2Storm设计思想11.4.3Storm框架设计11.5SparkSparkStreamingSamza

通用性：我们可以使用SparkSQL来执行常规分析，SparkStreaming来流数据处理，以及用Mlib来执行机器学习等。Java，python，scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一。

SparkStreaming属于微批处理，并非真正意义上的实时处理。本节将介绍一个真正意义上的流处理框架Storm，本文将阐述Storm的安装。

为了初始化SparkStreaming程序，一个StreamingContext对象必需被创建，它是SparkStreaming所有流操作的主要入口。

1、SparkStreaming简介SparkStreaming是核心SparkAPI的扩展，可实现可扩展、高吞吐量、可容错的实时数据流处理。

目录一、准备工作二、任务分析三、官网案例四、开发NetWordCount一、准备工作实验环境：netcat安装nc：yuminstall-ync二、任务分析将nc作为服务器端，用户产生数据；启动sparkstreaming

packagecom.zx.daoimportorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.streaming.{Seconds,StreamingContext}importorg.apache.spark.

spark-submit执行2.spark-shell执行（测试时使用）六、工作原理一、概述spark官网Documentation->LatestRelease->ProgrammingGuides->SparkStreamingSpark

2.3Streaming应用监控3Streaming工作原理3.1创建StreamingContext3.2接收器接收数据3.3汇报接收Block报告3.4Streaming工作原理总述1官方案例运行SparkStreaming

SparkStreaming简介支持的输入源：Kafka,Flume,HDFS等数据输入后，可以用RDD处理数据结果可以保存在很多地方，比如HDFS，数据库等SparkStre