使用IDEA工具运行SparkStreaming的WordCount时，运行报错，报错信息如下:Exceptioninthread"main"java.lang.NoSuchMethodError:scala.Predef

网上搜索的一个项目，比较简单实用google搜索一下就能找到SparkStreaming项目实战简单架构图原项目中用的是Sparkstreaming，目前spark官网推荐实用SparkStructuredStreaming

-处理模型：单条事件处理；SparkStreaming是一个事件窗口内的所有事件。-部署相对简单，只依赖JRE环境。-应用场景：实时监控

如果检测到存在，调用ssc.stop()方法关闭SparkStreaming任务（当你要关闭任务时，可以创建你自定义监控的文件目录）objectSparkStreaming12_Stop{defmain

目录1.API2.核心思想3.应用场景4.StructuredStreaming实战1)读取Socket数据2)读取目录下文本数据3)计算操作4)输出在2.0之前，SparkStreaming作为核心API

目录01：上篇回顾02：本篇内容03：SparkStreaming的缺点04：StructStreaming的设计05：官方示例WordCount06：自定义开发WordCount实现07：Source

今天我们重点看看SparkStreaming，展示常用流处理的方式。流数据处理常出现在大数据用例中，用于连续生成动态数据的场景。

【IDEA+SparkStreaming3.4.1+Dstream监控套接字流统计WordCount保存至MySQL8】把DStream写入到MySQL数据库中Spark3.4.1MySQL8.0.30sbt1.9.2

Github地址：https://github.com/share23/Food_Recommender他的系统采用实时大数据技术组件，具体有SparkStreaming，HDFS分布式存储，Hbase

1、sparkStreaming概述1.1SparkStreaming是什么它是一个可扩展，高吞吐具有容错性的流式计算框架吞吐量：单位时间内成功传输数据的数量之前我们接触的spark-core和spark-sql

2、SparkStreaming编码实践SparkStreaming编码步骤：1，创建一个StreamingContext2，从StreamingContext中创建一个数据对象3，对数据对象进行Transformations

SparkStreaming之前项目中用过一段时间，最近正好闲下来做一下梳理。

在离线计算功能上类似于mapreduce的作用MapReduce的缺点运行速度慢（没有充分利用内存）接口比较简单，仅支持MapReduce功能比较单一只能做离线计算Spark优势运行速度快自身生态比较完整sparksqlsparkstreamingsparkmllibSparkMLap

背景在默认情况下，SparkStreaming通过receivers(或者是Direct方式)以生产者生产数据的速率接收数据。

通常被人们称为第三代大数据分析方案第一代大数据处理方案：基于Hadoop的MapReduce静态批处理|Storm实时流计算，两套独立的计算引擎，难度大（2014年9月）第二代大数据处理方案：SparkRDD静态批处理、SparkStreaming

在离线计算功能上类似于mapreduce的作用MapReduce的缺点运行速度慢（没有充分利用内存）接口比较简单，仅支持MapReduce功能比较单一只能做离线计算Spark优势运行速度快自身生态比较完整sparksqlsparkstreamingsparkmllibSparkMLap

实时推荐服务：项目采用SparkStreaming作为实时推荐系统，通过接收Kafka中缓存的数据，通过设计的推荐算法实现对实时推荐的数据处理，并

StructuredStreaming采用了不同于SparkStreaming、Flink这类DataStream的角度来处理流数据。

Flink学习总结flink是什么：为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架流处理&&批处理批处理：sparkstreaming为批处理代表，数据有界，持久，大量，一般用于离线流处理

1、SparkStreaming总体运行架构SparkStreaming分为Driver端和Client端，运行在Driver端的是StreamingContext实例。

SparkStreaming是Spark的上一代流媒体引擎。SparkStreaming不再有更新，它是一个遗留项目。

SparkStreaming-Kafka通过指定偏移量获取数据1.数据源‘310999003001’,‘3109990030010220140820141230292’,‘00000000’,‘’,‘2017

使用Python脚本随机生成日志(获取日志)使用脚本方式将日志自动上传至HDFSSparkStreaming自动监控HDFS目录，自动处理新文件业务背景：Weblog一般在HTTP服务器收集，比如Nginxaccess

之前我们的SparkStreaming都是一些Socket的数据了，还有其他几种文件流：监控一个目录中文件变化，只要有新文件产生他就会读入importorg.apache.spark.streaming.StreamingContextimportorg.apache.spark.streaming.Secondsimportorg.apache.log4j.Loggerimportorg.apa

Spark-Streaming之window滑动窗口应用，SparkStreaming提供了滑动窗口操作的支持，从而让我们可以对一个滑动窗口内的数据执行计算操作。

1.SparkStreaming简介SparkStreaming是SparkCoreAPI的一种扩展，它可以用于进行大规模、高吞吐量、容错的实时数据流的处理。

元数据包括:Configuration:创建SparkStreaming应用程序的配置信息。DStreamoperations:定义Streaming应用程序的操作集合。

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中的RDD使用SparkCore

高性能的一个非常重要的原因，这一下子就使Kafka成为了一个拥有近乎流式处理框架的的高吞吐级别，但是mirc相对于流式处理还是存在很大差异的，但是一些所谓的流式处理框架使用的也有mirc-batch（比如说sparkStreaming

SparkStreaming官方文档翻译SparkStreaming总览SparkStreaming官方文档翻译基本概念之初始化与DstreamSparkStreaming官方文档翻译基本概念之输入数据流和接收器

并行度2.2.2算子链2.2.3任务槽2.3DataStream2.3.2读取数据源-源算子（Source）2.3.3转换算子（Transformation）2.Flink学习笔记2.1流式处理对比学习SparkStreaming

秒级风控spark优化背景：在aws和qq同时存在时，两边分开计算，数据量不大，任务不会出现延迟，全迁移到qq之后，所以数据全在一个集群中处理，延时非常严重，没办法做到实时风控拦截调优后配置如下:1.控制sparkstreaming

目录一、nc-lk端口号连接sparkStreaming二、sparkStreaming：kafka订阅主题三、SparkStreaming：kafkaSourcetokafkaSink一、nc-lk端口号连接

spark更加擅长批处理；flink是一个分层的模型，不同层解决不同的问题Spark和Flink这两个主流框架中选择一个来进行实时流处理，更加推荐使用Flink，主要的原因有：Flink的延迟是毫秒级别，而SparkStreaming

从Kafka中读取数据，完成聚合类的操作，最后将【偏移量】和【计算好的聚合结果】同时写入到MySQL中MySQL是一个【支持事务】的关系型数据库，使用事务可以保证【计算好的聚合结果】和【偏移量】同时写入成功1、MySql中建表--kafka中读取数据，写入到mysql中所创建的表--1、写入的数据CREATETABLEword_counts(wordVARCHAR(255)NOTNULLPRIMA

像ApacheSpark也只能兼顾高吞吐和高性能特性，主要是因为在SparkStreaming流式计算中无法做到低延迟保障；流式计算框架ApacheStorm只能支持低延迟和高性能特性，但是无法满足高吞吐的要求

目录一、批处理的基石：MapReduce1.工作流程2.实例分析二、流计算的代表：storm、sparkstreaming和flink

文章目录Spark框架的底层原理Spark框架的架构SparkCoreSparkSQLSparkStreamingSparkMLlibSparkGraphXSpark框架采用的编程模型Spark生态圈Spark

SparkStreaming第一次运行时不丢失数据auto.offset.reset=earliestKafka和SparkStreaming整合时：注意：和SparkStreaming整合时，上面的可选参数是无效的

如果大家觉得我写的还不错的话希望可以收获关注、点赞、收藏（谢谢大家）文章目录一、SparkStreaming概述1.1SparkStreaming是什么1.2SparkStreaming架构原理1.2.1

问题描述SparkStreaming的WordCountCentos下安装nc命令工具netcat(nc)是一个简单而有用的工具，被誉为网络安全界的“瑞士军刀”，不仅可以通过使用TCP或UDP协议的网络连接读写数据

选择题1.spark的四大组件下面哪个不是(D)A.SparkStreamingBMlibCGraphxDSparkR2.下面哪个端口不是spark自带服务的端口(C)A.8080B.4040C.8090D

选择题1.spark的四大组件下面哪个不是(D)A.SparkStreamingBMLlibCGraphXDSparkR2.Hadoop框架的缺陷有(ABC)A.表达能力有限，MR编程框架的限制B.过多的磁盘操作

1.spark的四大组件下面哪个不是()A.SparkStreamingBMlibCGraphxDSparkR2.下面哪个端口不是spark自带服务的端口()A.8080B.4040C.8090D.180803

sparkstreaming程序中当计算过程出现batchprocessingtime>batchinterval的情况时，意味着处理数据的速度小于接收数据的速度，如果这种情况持续过长的时间，会造成数据在内存中堆积

目录SparkStreaming连接kafka的两种方式ReceiverbasedApproahDirectApproach代码展示自动提交偏移量手动提交SparkStreaming连接kafka的两种方式

本文主要通过源码来了解SparkStreaming程序从任务生成到任务完成整个执行流程以及中间伴随的checkpoint操作注：下面源码只贴出跟分析内容有关的代码，其他省略1分析流程应用程序入口：valsparkConf

3.3.1Driver：3.3.2Executor：3.3.3Master&Worker：3.3.4ApplicationMaster：四.Spark核心组件：4.1SparkCore4.2SparkSQL4.3SparkStreaming4.4SparkMLlib4

1.sparkstreaming与kafka报错不能序列化ConsumerRecord,描述：objectnotserializable(class:org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord

除了计算速度快、可扩展性强，Spark还为批处理（SparkSQL）、流处理（SparkStreaming）、机器学习（SparkMLlib）、图计算（SparkGraphX）