Sparkstreaming 第20页

SparkStreaming（17）：updateStateByKey算子，保留上一次计算结果

1.实现功能如果SparkStreaming程序断掉，重新启动，可以读取断掉之前的结果。通过，使用SparkStreaming的HA：checkpoints。

RayBreslin·2020-08-23 03:33

SparkStreaming 状态管理函数比较

一、updateStateByKey官网原话：Ineverybatch,Sparkwillapplythestateupdatefunctionforallexistingkeys,regardlessofwhethertheyhavenewdatainabatchornot.IftheupdatefunctionreturnsNonethenthekey-valuepairwillbeelimi

zhengqiangtan·2020-08-23 03:02

spark-streaming

1.SparkStackspark的栈sparksql：相当于hive，将sql解析成rdd的transformationsparkstreaming：流式处理，相当于stormMllib：机械学习，数学知识要求很高

丹之·2020-08-23 02:15

SparkStreaming updateStateByKey 使用

updateStateByKey算子经常在实时计算时使用，最常见的就是wordCount类型的统计需求，那么这里使用官网并结合自己一些网上看的一些例子写的demo，如下：官方：updateStateByKey允许你在持续更新信息的过程中随意获取状态。想要使用这个输入流，你需要以下两步：1定义状态--状态可以是任意的数据类型2定义状态更新函数--指定一个如何更新状态的函数，该函数从输入流中获取前一个

爱国者002·2020-08-23 02:15

SparkStreaming之updateStateByKey

我们一直执行hadoopfs-puta.txt/hdfs的话，第1次执行是（spark,4）第2次执行是（spark,4）第3次执行是（spark,4）但是如果我们想要这种效果呢？第1次执行是（spark,4）第2次执行是（spark,8）第3次执行是（spark,12）这样的话，就重用了历史数据。packagecom.llcc.sparkSql.MyTimeSortimportorg.apach

九师兄·2020-08-23 02:10

SparkStreaming之mapWithState

与updateStateByKey方法相比，使用mapWithState方法能够得到6倍的低延迟的同时维护的key状态的数量要多10倍，这一性能的提升和扩展性可以从基准测试结果得到验证，所有的结果全部在实践间隔为1秒的batch和相同大小的集群中生成。下图比较的是mapWithState方法和updateStateByKey方法处理1秒的batch所消耗的平均时间。在本例子中，我们为同样数量的的k

九师兄·2020-08-23 02:10

第93讲：Spark Streaming updateStateByKey案例实战和内幕源码

有兴趣想学习国内整套Spark+SparkStreaming+Machinelearning最顶级课程的，可加我qq 471186150。共享视频，性价比超高！

Android进阶·2020-08-23 02:09

sparkStreaming算子之updateStateByKey

updateStateByKey操作允许我们维护任意状态，同时不断地用新信息更新它。在有新的数据信息进入或更新时，可以让用户保持想要的任何状态。使用这个功能需要完成两步：定义状态：可以是任意数据类型定义状态更新函数：用一个函数指定如何使用先前的状态，从输入流中的新值更新状态。对于有状态操作，要不断的把当前和历史的时间切片的RDD累加计算，随着时间的流失，计算的数据规模会变得越来越大；那么要思考的是

moshang_3377·2020-08-23 02:53

Spark Streaming状态管理函数（一）—updateStateByKey和mapWithState

mapWithState 什么是状态管理函数 updateStateByKey mapWithState updateStateByKey和mapWithState的区别适用场景什么是状态管理函数 SparkStreaming

m0_37914799·2020-08-23 01:37

updateStateByKey和mapWithState比较

SparkStreaming状态管理函数包括updateStateByKey和mapWithState一、updateStateByKey官网原话：Ineverybatch,Sparkwillapplythestateupdatefunctionforallexistingkeys

微步229·2020-08-23 01:05

spark-streaming-[2]-累加器（更新器）操作（updateStateByKey)

多谢分享，参考引用：【Spark八十八】SparkStreaming累加器操作（updateStateByKey)updateStateByKey(func)Returnanew"state"DStreamwherethestateforeachkeyisupdatedbyapplyingthegivenfunctiononthepreviousstateofthekeyandthenewvalu

hjw199089·2020-08-23 01:30

Spark-Streaming updateStateByKey用法(计算累加值)、并与kafka集成使用

说明SparkStreaming的updateStateByKey可以DStream中的数据进行按key做reduce操作，然后对各个批次的数据进行累加。计算wordcount所有批次的累加值。

程序猿不加班·2020-08-23 01:57

Spark-Streaming简介、有状态算子

简介：SparkStreaming是微批次处理方式，批处理间隔是SparkStreaming是的核心概念和关键参数。

feiyuciuxun·2020-08-23 01:20

Spark Streaming updateStateByKey案例实战和内幕源码解密

本博文内容主要包括以下两个方面：1、SparkStreamingupdateStateByKey案例实战2、SparkStreamingupdateStateByKey源码解密一、SparkStreamingupdateStateByKey

二府村·2020-08-23 01:16

超越Storm，SparkStreaming——Flink如何实现有状态的计算

流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态计算观察每个独立的事件，Storm就是无状态的计算框架，每一条消息来了以后和前后都没有关系，一条是一条。比如我们接收电力系统传感器的数据，当电压超过240v就报警，这就是无状态的数据。但是如果我们需要同时判断多个电压，比如三相电路，我们判断三相电都高于某个值，那么就需要将状态保存，计算。因为这三条记录是分别发送过来的。Storm需要自己实现有状态的计算，比

chenuo1957·2020-08-23 01:36

Spark定制班第14课：Spark Streaming源码解读之State管理之updateStateByKey和mapWithState解密

从这节课开始，简介SparkStreaming的状态管理。

andyshar·2020-08-23 01:28

Spark Streaming 1.6 流式状态管理分析

这篇文章会详细介绍SparkStreaming里新的流式状态管理。关于状态管理在流式计算中，数据是持续不断来的，有时候我们要对一些数据做跨周期(Duration)的统计，这个时候就不得不维护状态了。

祝威廉·2020-08-23 01:24

Spark Streaming详解

SparkStreaming编程指南OverviewSparkStreaming属于Spark的核心api，它支持高吞吐量、支持容错的实时流数据处理。

ZhaoYingChao88·2020-08-23 01:30

SparkStreaming中UpdataStateByKey批次累加算子

美图欣赏：一.SparkStreaming中UpdataStateByKey批次累加算子importorg.apache.spark.

Jackson_MVP·2020-08-23 00:21

Spark Streaming状态管理函数updateStateByKey和mapWithState

SparkStreaming状态管理函数updateStateByKey和mapWithState一、状态管理函数二、mapWithState2.1关于mapWithState2.2mapWithState

爱是与世界平行·2020-08-23 00:11

Spark之SparkStreaming案例-UpdateStateByKey

UpdateStateByKey操作updateStateByKey操作允许您在使用新的信息持续更新时保持任意状态。要使用这个，你将不得不做两个步骤。定义状态-状态可以是任意数据类型。定义状态更新功能-使用函数指定如何使用上一个状态更新状态，并从输入流中指定新值。在每个批处理中，Spark将对所有现有的密钥应用状态更新功能，无论它们是否具有批次中的新数据。如果update函数返回None，则键值对

chbxw·2020-08-23 00:53

SparkStreaming：updateStateByKey

updateStateByKey（func）从名字上来看，该函数会更新根据key聚合，并不断更新value值要想使用该函数，Dstream之前的类型必须是K，V形式的二元组。经过执行func函数后，会返回一个key的所有的聚合值得状态。以wordcount为例，对于每一个批的数据进行分解聚合，会得到当前的这个批的状态,经过聚合后得到值的，假设有(word1,10),(word2,15),(word

花和尚也有春天·2020-08-23 00:41

SparkStreaming 状态计算 (updateStateByKey mapWithState)区别

文章目录updateStateByKey算子mapWithState（生产中推荐使用）SparkStreaming状态计算(updateStateByKeymapWithState)优缺点updateStateByKey

冬瓜螺旋雪碧·2020-08-23 00:45

【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作（updateStateByKey)

SparkStreaming的解决方案是累加器，工作原理是，定义一个类似全局的可更新的变量，

axxbc123·2020-08-23 00:27

[spark streaming] 状态管理 updateStateByKey&mapWithState

前言SparkStreaming7*24小时不间断的运行，有时需要管理一些状态，比如wordCount，每个batch的数据不是独立的而是需要累加的，这时就需要sparkStreaming来维护一些状态

大写的UFO·2020-08-23 00:23

Spark Streaming状态操作: updateStateByKey、mapWithState

在SparkStreaming中，DStream的转换分为有状态和无状态两种。

毛凯民·2020-08-23 00:59

sparkStreaming读kafka

windows环境本地起kafkaproducer进行测试，windows环境安装启动kafka可参照这篇博客：https://blog.csdn.net/shenyanwei/article/details/90374859代码如下：importorg.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfigimportorg.apache.kafka.commo

我是浣熊的微笑·2020-08-22 21:01

spark streaming 处理kafka中积压的数据

sparkstreaming冷启动处理kafka中积压的数据因为首次启动JOB的时候，由于冷启动会造成内存使用太大，为了防止这种情况出现，限制首次处理的数据量spark.streaming.backpressure.enabled

GOD_WAR·2020-08-22 20:55

Spark Streaming Backpressure反压机制

SparkStreamingBackpressure分析为什么引入Backpressure默认情况下，SparkStreaming通过Receiver以生产者生产数据的速率接收数据，计算过程中会出现batchprocessingtime

GOD_WAR·2020-08-22 20:54

spark streaming kafka OffsetOutOfRangeException 异常分析与解决

sparkstreamingkafkaOffsetOutOfRangeException异常分析与解决自从把spark从1.3升级到1.6之后，kafkaStreaming相关问题频出。

xueba207·2020-08-22 20:20

Spark Streaming 'numRecords must not be negative'问题解决

问题描述笔者使用sparkstreaming读取Kakfa中的数据，做进一步处理，用到了KafkaUtil的createDirectStream()方法；该方法不会自动保存topicpartition的

xueba207·2020-08-22 20:19

spark createDirectStream保存kafka offset(JAVA实现)

问题描述最近使用sparkstreaming处理kafka的数据，业务数据量比较大，就使用了kafkaUtils的createDirectStream()方式，此方法直接从kafka的broker的分区中读取数据

xueba207·2020-08-22 20:48

Spark Streaming 流计算优化记录(2)-不同时间片数据流的Join

1.不同时间片数据流的Join初体验之后,看了一下SparkWebUi的日志,发现由于SparkStreaming需要每秒跑一次,以实时计算数据,所以程序不得不每秒都读一次HDFS去获取数据进行innerjoin

小狼_百度·2020-08-22 20:33

Spark Streaming 流计算优化记录(1)-背景介绍

.背景概述业务上有一定的需求,希望能实时地对从中间件进来的数据已经已有的维度表进行innerjoin,以便后续的统计.维表十分巨大,有近3千万记录,约3G数据,而集群的资源也较紧张,因此希望尽可能压榨SparkStreaming

小狼_百度·2020-08-22 20:33

SparkStreaming并行度的计算方式和设置（spark官方文档介绍）

这是官网上的截图：通过网络（例如Kafka，Flume，套接字等）接收数据需要对数据进行反序列化并将其存储在Spark中。如果数据接收成为系统的瓶颈，请考虑并行化数据接收。请注意，每个输入DStream都会创建一个接收器（在工作计算机上运行），该接收器接收单个数据流。因此，可以通过创建多个输入DStream并将其配置为从源接收数据流的不同分区来实现接收多个数据流。例如，可以将接收两个主题数据的单个

sghuu·2020-08-22 18:26

spark(四)checkpoint源码阅读

SparkStreaming宕机恢复,适合调度器有自动重试功能的。对于SparkCore则适合那些计算链条超级长或者计算耗时的关键点进行Checkpoint,便于故障恢复。

文子轩·2020-08-22 18:55

SparkStreaming On Kafka —— Offset 管理

一、Kafka消费者如何管理offset我之前有写一篇kafkaConsumer—offset的控制如果你对于这方面的知识还不太清楚，建议你去看一下，毕竟理解了Kafka的消费者，你才能更好的使用SparkStreaming

小小酥_LH·2020-08-22 17:00

sparkstreaming的参数解读

1：spark.default.parallelism设置sparkstreaming程序的并行度:2：spark.sql.shuffle.partitions设置spark-sql程序的并行度3：spark.scheduler.listenerbus.eventqueue.size

csy_666·2020-08-22 16:33

Spark 广播变量的使用(Java版)

//www.cnblogs.com/learn-bigdata/p/10794881.html广播变量:主要应用与Driver创建的变量,在Executor端需要用到时,可以使用广播变量packageSparkStreaming

QQ_2413096787·2020-08-22 16:54

spark.streaming.concurrentJobs参数分析

最近，在sparkstreaming调优时，发现个增加job并行度的参数spark.streaming.concurrentJobs，spark默认值为1，当增加为2时（在spark-default中配置

xueba207·2020-08-22 15:18

为啥spark 的broadcast要用单例模式

很多用SparkStreaming的朋友应该使用过broadcast，大多数情况下广播变量都是以单例模式声明的有没有粉丝想过为什么？

大数据星球-浪尖·2020-08-22 15:48

spark streaming

5、SparkStreamingSparkstreaming是Spark核心API的一个扩展，它对实时流式数据的处理具有可扩展性、高吞吐量、可容错性等特点。

mach_learn·2020-08-22 13:03

使用Spark Streaming SQL基于时间窗口进行数据统计

使用SparkStreamingSQL可

阿里云云栖号·2020-08-22 12:46

Spark RDD文件词频统计

一:准备sparkStreamingWordFrep.txt文本文件,内容如下:thisisaprocessingofthesparkStreamingdatalearnuseIcanprocesssparkitbigstremingdatalearnuseIcanprocesssparkitbigstremingtowantIcandatalearnuseIcanprocesssparkitbi

蜗牛杨哥·2020-08-22 03:43

使用Spark框架中文分词统计

分词使用语言云http://www.ltp-cloud.com实现对一段中文先进行分词，然后通过Sparkstreaming

07H_JH·2020-08-22 00:02

大数据实时流统计实战

SparkStreaming实时流处理项目请访问：http://www.roncoo.com/course/view/1b1a07091acc4efd9a390f28db332f86SparkStreaming

zhaorui2017·2020-08-21 23:43

大数据干货系列（十一）--Spark Streaming总结

本文共计902字，预计阅读时长六分钟Spark-Streaming总结一、本质SparkStreaming是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理二、SparkStreaming

Shaun_Xi·2020-08-21 22:02

SparkStreaming读Kafka- Couldn't find leader offsets for Set([tt,0], [tt,1], [tt,2])

在运行SparkStreaming程序时，出现了这样的错Couldn'tfindleaderoffsetsforSet([tt,0],[tt,1],[tt,2])解决方法：在server.prorerties

ZIMMY_fb0f·2020-08-21 22:56

SparkStreaming Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException xxx is not a valid

Exceptioninthread"main"java.lang.IllegalArgumentExceptionxxxisnotavalidDFSfilename.原因分析：代码无法识别文件的所在处，是win还是linux由于我在项目里的resources下放了hadoop的配置文件。corehdfs并且系统高可用。我这边的解决方案是：将这两个配置文件删了。然后在运行成功了。

乔治大哥·2020-08-21 16:37

spark基于Streaming的累加器（updateStateByKey）

使用sparkstreaming需要搭建Kafka、zookeeper，搭建的方法网上有很多，再此不再多讲：文章中的代码参考：https://www.ibm.com/developerworks/cn/

iteye_12877·2020-08-21 14:21

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