mapWithState

SparkStreaming业务逻辑处理的一些高级算子

如果需要实现对历史数据的跨批次统计累加，则需要使用updateStateByKey算子或者mapWithState算子。
看见我的小熊没·2024-09-06 09:43

大数据Spark实时搜索日志实时分析

1业务场景2初始化环境2.1创建Topic2.2模拟日志数据2.3StreamingContextUtils工具类3实时数据ETL存储4实时状态更新统计4.1updateStateByKey函数4.2mapWithState
赵广陆·2023-10-23 05:26

（四）updateStateByKey和mapWithState

一、updateStateByKey算子应用示例objectSparkStreamingApp{defmain(args:Array[String]):Unit={valconf=newSparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("SparkStreamingApp")valssc=newStreamingContext(conf,Seconds(5)
白面葫芦娃92·2023-08-26 16:38

[spark streaming] 状态管理 updateStateByKey&mapWithState

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，目前有两种方案updateStateByKey&mapWithState
达微·2023-04-05 10:23

Streaming state

2020-12-24Spark&Flink比较https://cloud.tencent.com/developer/article/1523891mapWithState用法https://www.jianshu.com
Ary_zz·2023-03-11 14:26

SparkStreaming使用mapWithState时，设置timeout()无法生效问题，解决方案和原因过程分析！

前言当我在测试SparkStreaming的状态操作mapWithState算子时，当我们设置timeout(3s)的时候，3s过后数据还是不会过期，不对此key进行操作，等到30s左右才会清除过期的数据
Seven0007_·2023-01-29 02:43

SparkStream mapWithState编程练习

如果要在各小批之间共享数据，或者保存到每批次的数据到一个集中变量中，就要用到mapWithState函数，在整个流计算任务中维护了一个key-valueState对象（应该也是一个RDD），根据本批次的任务更改
达微·2021-06-27 22:06

Spark Streaming之MapWithStateDSteam

MapWithStateDStreamMapWithStateDStream为mapWithState算子的结果；defstateSnapshots():DStream[(KeyType,StateType
分裂四人组·2021-05-09 13:35

spark-streaming 编程(六)mapwithState

mapWithState的用法message.mapWithState(StateSpec.function(func).initialState(RDD).timeout(time))需要自己写一个匿名函数
刘光华_zhou·2020-08-23 04:10

Spark Streaming之updateStateByKey和mapWithState比较

一UpdateStateByKeyUpdateStateByKey：统计全局的key的状态，但是就算没有数据输入，他也会在每一个批次的时候返回之前的key的状态。假设5s产生一个批次的数据，那么5s的时候就会更新一次的key的值，然后返回。这样的缺点就是，如果数据量太大的话，而且我们需要checkpoint数据，这样会占用较大的存储。如果要使用updateStateByKey,就需要设置一个che
happy19870612·2020-08-23 04:33

sparkstreaming中UpdateStateByKey和mapWithState算子的使用(spark的状态管理)

今天我们主要来说一下sparkstreaming带状态的操作,updateStateByKey和mapWithState这两个方法,先看一下官网的介绍:UpdateStateByKey操作该updateStateByKey
JasonLee'blog·2020-08-23 04:35

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

这个时候就需要借助updateStateByKey和mapWithState方法完
weixin_34072159·2020-08-23 03:13

Spark Streaming状态操作: updateStateByKey、mapWithState、基于window的状态操作

在SparkStreaming中，DStream的转换分为有状态和无状态两种。无状态的操作，即当前批次的处理不依赖于先前批次的数据，如map()、flatMap()、filter()、reduceByKey()、groupByKey()等等;而有状态的操作，即当前批次的处理需要依赖先前批次的数据，这样的话，就需要跨批次维护状态。总结sparkstreaming中的状态操作:updateStateB
wangpei1949·2020-08-23 03:33

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
九师兄·2020-08-23 02:10

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

updateStateByKey和mapWithState  什么是状态管理函数  updateStateByKey  mapWithState  updateStateByKey和mapWithState
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。SparkStreaming是按BatchDuration来划分Job的，但我们有时需要根据业务要求按照另外的时间周期（比如说，对过去24小时、或者过去一周的数据，等等这些大于BatchDuration的周期），对数据进行处理（比如计算最近24小时的销售额排名、今年的最新销售量等）。这需要根据之前的计算结果和新时间周期的数据，计算出新的计算
andyshar·2020-08-23 01:28

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

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 streaming] 状态管理 updateStateByKey&mapWithState

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，目前有两种方案updateStateByKey&mapWithState
大写的UFO·2020-08-23 00:23

Spark Streaming状态管理函数—updateStateByKey和mapWithState

https://blog.csdn.net/zangdaiyang1991/article/details/84099722https://blog.csdn.net/qq_21383435/article/details/80573699https://blog.csdn.net/m0_37914799/article/details/84702378#mapWithStatehttps://b
JackLi_csdn·2020-08-23 00:14

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。无状态的操作，即当前批次的处理不依赖于先前批次的数据，如map()、flatMap()、filter()、reduceByKey()、groupByKey()等等;而有状态的操作，即当前批次的处理需要依赖先前批次的数据，这样的话，就需要跨批次维护状态。总结sparkstreaming中的状态操作:updateStateB
毛凯民·2020-08-23 00:59

使用Redis保存SparkStreaming的状态数据/中间过程数据

SparkStreaming的状态管理，官方推出的有1.6版本之前的updateStateByKey和1.6版本之后的mapWithState。
我的笨毛毛·2020-08-18 03:10

Spark Streaming 有状态流 updateStateByKey & mapWithState 实践(Java版) 及 CheckPoint使用

背景：对于有状态的sparkstreaming数据处理，官方提供了两种方案updateStateByKey和mapWithState，可以通过在内存中维护一个状态值，进行比较/统计处理，二者的区别与联系大致如下
藏呆羊·2020-08-09 16:53

spark mapWithState 实现

mapWithState()可以保存流的状态，并能做到当前rdd和前一段时间的rdd进行比较或者聚合。
tydhot·2020-08-09 14:39

Spark Streaming状态管理函数（三）—MapWithState的使用（scala版）

文章目录关于mapWithState注意事项示例代码运行结论关于mapWithState  需要自己写一个匿名函数func来实现自己想要的功能。
m0_37914799·2020-08-09 09:12

spark streaming中updateStateByKey算子的使用介绍

streaming中可以分为有状态运算和无状态运算无状态运算就是每个批次间都彼此隔离，每次都从空开始有状态运算为批次之间提供了管道，管道中保存的信息就是历史状态常见的有状态算子包括updateStateByKey，mapWithState
失散Lost·2020-07-02 05:21

尝试spark streaming的有状态转化: updateStateByKey和mapWithState

streamingwordCount示例importorg.apache.spark.streaming.dstream.{DStream,ReceiverInputDStream}importorg.apache.spark.streaming.{Seconds,StreamingContext}importorg.apache.spark.SparkConfobjectStreamWordCo
失散Lost·2020-07-02 05:21

[spark streaming] 状态管理 updateStateByKey&mapWithState

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，目前有两种方案updateStateByKey&mapWithState
BIGUFO·2020-03-05 03:25

2018-07-19

第二：sparkStreaming对接kafka时，用于维护kafka偏移量，即所谓的kafka自己维护偏移量第三：遇到mapWithState,updeStatebykey等全局聚合类算
大数据集·2019-12-12 13:46

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。SparkStreaming是按BatchDuration来划分Job的，但我们有时需要根据业务要求按照另外的时间周期（比如说，对过去24小时、或者过去一周的数据，等等这些大于BatchDuration的周期），对数据进行处理（比如计算最近24小时的销售额排名、今年的最新销售量等）。这需要根据之前的计算结果和新时间周期的数据，计算出新的计算
阳光男孩spark·2019-11-03 13:07

14：Spark Streaming源码解读之State管理之updateStateByKey和mapWithState解密

SparkStreaming提供了两种方法：updateStateByKey和mapWithState。mapWithState是1.6版本新增功能，目前属于实验阶段。mapWithState具官方说
飞帅记忆·2019-11-03 10:30

周期性清除Spark Streaming流状态的方法

简单的代码描述如下，使用mapWithState()算子：valproductPvStream=stream.mapPartitions(records=>{varresult=newListBuffer
爱是与世界平行·2019-07-07 00:48

SparkStreaming演示

首先启动hadoop1.sparkstreaming监听端口计算wordcount安装nc：yuminstall-ync启动一个socket服务端口：nc-lk88882.window窗口操作3.mapWithState
灿若星辰丶·2018-08-07 20:02

Spark Streaming 流计算状态管理

spark有提供了两种模型来达到这样的功能，一个是updateStateByKey，另一个是mapWithState，后者属于Spark1.6之后的版本特性，性能是前者的数十倍。
cyony·2018-03-22 15:15

spark-streaming状态流之mapWithState

WordCount程序，对于不停流进来的数据，需要累加单词出现的次数，这时就需要把前一段时间的结果持久化，而不是数据计算过后就抛弃，在网上搜索到spark-streaming可以通过updateStateByKey和mapWithState
1032851561·2017-01-24 10:53

14.Spark Streaming源码解读:State管理之updateStateByKey和mapWithState解密

SparkStreaming提供了两种方法：updateStateByKey和mapWithState。mapWithState是1.6版本新增功能，目前属于实验阶段。mapWithState具
zhou_yuefei·2016-06-04 00:00

14 Spark Streaming源码解读之State管理之updateStateByKey和mapWithState解密

一种是updateStateByKey,另一种是mapWithState第一种方式：先获取上一个batch中的状态RDD和当前batch的RDD做cogroup得到一个新的状态RDD。
海纳百川_spark·2016-05-29 18:22

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

SparkStreaming提供了两种方法：updateStateByKey和mapWithState。mapWithState是1.6版本新增功能，目前属于实验阶段。
lqding1980·2016-05-29 13:05

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

SparkStreaming提供了两种方法：updateStateByKey和mapWithState。mapWithState是1.6版本新增功能，目前属于实验阶段。
lqding1980·2016-05-29 13:05

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

第14课：SparkStreaming源码解读之State管理之updateStateByKey和mapWithState解密/*王家林老师授课http://weibo.com/ilovepains每天晚上
段智华·2016-05-29 08:06

(版本定制)第14课：Spark Streaming源码解读之State管理之updateStateByKey和mapWithState解密

本期内容：  1、updateStateByKey解密  2、mapWithState解密背景：整个Spark Streaming是按照BatchDuractions划分Job的。
18610086859·2016-05-28 17:42

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。SparkStreaming是按BatchDuration来划分Job的，但我们有时需要根据业务要求按照另外的时间周期（比如说，对过去24小时、或者过去一周的数据，等等这些大于BatchDuration的周期），对数据进行处理（比如计算最近24小时的销售额排名、今年的最新销售量等）。这需要根据之前的计算结果和新时间周期的数据，计算出新的计算
andyshar·2016-05-26 23:00

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

这个时候就需要借助updateStateByKey和mapWithState方法完
snail_gesture·2016-05-26 21:00

基于Spark Streaming预测股票走势的例子（二）

defmapWithState[StateType,MappedType](spec:StateSpec[K,V,StateType,MappedType]):MapWithState
gabry.wu·2016-03-13 22:00
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