实时消息KafkaKafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。Kafka主要设计目标如下：以时间复杂度为O(1)的方式

方案使用SparkStreaming消费kafka实现近实时的效果，使用kafka低级apidirect的方式，来接收数据direct方式会周期性地查询Kafka，来获得每个topic+partition

目录Flink的主要特点Flink和SparkStreaming搭建maven工程FlinkTutorial添加Scala框架和Scala文件夹Flink-批处理wordcountFlink---流处理

一、文件流在文件流的应用场景中，需要编写SparkStreaming程序，一直对文件系统中的某个目录进行监听，一旦发现有新的文件生成，SparkStreaming就会自动把文件内容读取过来，使用用户自定义的处理逻辑进行处理

本文基于sparkstreaming通过directmode访问kafka的场景，从源码出发分析sparkstreaming如何实现数据读取的限流和反压。

本人在一个伪实时项目中用到了SparkStreaming技术，虽然解决了，不过网上查阅相关资料，以下文章进行了更好的解读，特此引用！本人用的SparkStreaming外部来处理。

除去这些基础设施外，系统主体还包括SparkStreaming、ETL、产品端这三个重要的组成部分。下图是一个用户画像数仓的架构图。用户画像数仓架构图中最下方的虚线框中

一、DStream的定义DStream是离散流，SparkStreaming提供的一种高级抽象，代表了一个持续不断的数据流。

Spark是个近些年来非常受欢迎的基于内存并行计算框架架，它有丰富的API支持，还支持SparkSQL，MLlib，GraphX和SparkStreaming。

1.3入门案例：WordCount入门案例与SparkStreaming的入门案例基本一致：实时从TCPSocket读取数据（采用nc）实时进行词频统计WordCount，并将结果输出到控制台Console

StructuredStreaming并不是对SparkStreaming的简单改进，而是吸取了在开发SparkSQL和SparkStreaming过程中的经验教训，以及

一SparkStreaming1介绍参考资料2sparkstreaming第一例2.1导入依赖org.apache.sparkspark-streaming_2.112.2.02.2SparkStreaming

1.Flink基础1.1.Flink特性流式计算是大数据计算的痛点，第1代实时计算引擎Storm对ExactlyOnce语义和窗口支持较弱，使用的场景有限且无法支持高吞吐计算；SparkStreaming

Spark及其生态简介一、Spark简介二、SparkCore简介三、SparkSQL简介四、SparkStreaming五、SparkMLlib六、GraphX七、集群管理器八、Spark的用户和用途一

它是基于内存计算的大数据并行计算框架Spark生态系统主要包含SparkCore.SparkSQL.SparkStreamingMIlibGraphX以及独立调度器：介绍：SparkCore:Spark

摘要SparkStreaming是一套优秀的实时计算框架。其良好的可扩展性、高吞吐量以及容错机制能够满足我们很多的场景应用。

在线分析处理实时数据，使用Flink/SparkStreaming处理流式数据，分析处理秒级

一、什么是FlinkApacheFlink是一个开源的分布式，高性能，高可用，准确的流处理框架。分布式：表示flink程序可以运行在很多台机器上，高性能：表示Flink处理性能比较高高可用：表示flink的稳定性和可用性是比较好的。准确的：表示flink可以保证处理数据的准确性。Flink支持流处理和批处理，虽然我们刚才说了flink是一个流处理框架，但是它也支持批处理。其实对于flink而言，它

receiver从Kafka中获取的数据都是存储在SparkExecutor的内存中的，然后SparkStreaming启动的job会去处理那些数据。

-cdh5.7.0spark版本：spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0zookeeper：zookeeper-3.4.5-cdh5.7.0最近在使用spark-submit提交SparkStreaming

一、SparkStreamingSparkStreaming是核心SparkAPI的扩展，可实现实时数据的可扩展，高吞吐量，容错处理。

SparkStreaming介绍SparkStreaming是在SparkCore的基础上进行扩展，可实现对实时数据的扩展、高吞吐量、容错性处理。

一.SparkstreamingJob架构SparkStreaming框架会自动启动Job并每隔BatchDuration时间会自动触发Job的调用。

SparkStreaming的开启反压机制其实就是给StreamingContext添加一个StreamingListener，在JobScheduler中的start代码如下：关于SparkStreaming

也可以看我CSDN的博客：https://blog.csdn.net/u013332124/article/details/89891002一、SparkStreaming原理概述我们常见的sparkjob

2.时间语义SparkStreaming微批处理数据时，对时间维度划分没有像Flink这种真正的实时流处理框架细致。在实时的流处理框架中，时间是一个很重要的维度。

SparkStreaming是ApacheSpark之上支持流处理任务的子系统，看似一个特例，实

目录提前封装好的重复代码将日志信息调整为ERRORwindowcountByWindowreduceByWindowreduceByKeyAndWindow不保留数值保留数值countByValueAndWindow提前封装好的重复代码按照我的习惯，先把重复的代码做一个简单的封装，后面直接继承就可，这里的窗口长度为3，滑动频率为1packagecom.shujia.testimportorg.ap

前面我们使用SparkStreaming去监听了端口数据，接下来我们将使用SparkStreaming作为kafka的消费者。

Streaming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。每次掉落在窗口内的RDD的数据，会被聚合起来执行计算操作，然后生成的RDD，会作为windowDStream的一个RDD。网官图中所示，就是对每三秒钟的数据执行一次滑动窗口计算，这3秒内的3个RDD会被聚合起来进行处理，然后过了两秒钟，又会对最近三秒内的数据执行滑动窗口计算。所以每个滑动窗口操作，都必须指

Spark提供的所有计算，不管是批处理，SparkSQL，SparkStreaming还是SparkML，它们底层都是通过RDD计算。所以这里就以RDD方式简单上手。

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StreamingContext的间隔时

目录有状态算子滑动窗口和滚动窗口滑动窗口的使用及优化(包含滚动窗口)有状态算子之前我们在运行SparkStreaming的时候发现微批处理之中，每一个批次都是相对独立的如何让其能够产生累加的效果呢？

SparkStreaming是构建在SparkCore的RDD基础之上的，与此同时SparkStreaming引入了一个新的概念：DStream（DiscretizedStream，离散化数据流)，表示连续不断的数据流

前面我们已经了解了sparksql的使用，这一节我们将了解spark当中的流处理即spark-streaming。1系统、软件以及前提约束CentOS764工作站作者的机子ip是192.168.100.200，请读者根据自己实际情况设置已完成spark中的DataFrame编程https://www.jianshu.com/nb/37554943xshell为去除权限对操作的影响，所有操作都以ro

更多关注sparkstreaming源码分析之流程详解DStreamGraph的作用是什么呢？

33.选择题二、选择题1.Spark的四大组件下面哪个不是(D)A.SparkStreamingB.MlibCGraphxD.SparkR2.下面哪个端口不是spark自带服务的端口(C)A.8080B

在Spark中，使用SparkSQL,SparkStreaming,MLlib,Graphx很好的解决了上述提及的

info/8247e941fcb7d65acf816b1578eb7b50.htmlhttps://blog.csdn.net/qq_41455420/article/details/79515674：SparkStreaming

为了SparkStreaming应用能在生产中稳定、有效的执行，每批次数据处理时间（批处理时间）必须非常接近批次调度的时间间隔（批调度间隔），并且要一直低于批调度间隔。

一、ApacheHudi数据实时处理和实时的数据实时分为处理的实时和数据的实时，即席分析是要求对数据实时的处理，马上要得到对应的结果，Flink、SparkStreaming是用来对实时数据的实时处理，

1说一下sparkstreaming?

\pom.xml\sparkStreaming\pom.xml\sparkStreaming\sparkstreaming_customerReceiver\pom.xml\sparkStreaming

ES与其他架构配合使用springdata、spark、flink+esspringdata（不想记懒得写）sparkstreaming+esimage.pngimage.pngflink+esES优化

基础概念SparkConextSparkConext是Spark框架的核心，其中包含了DAG以及TaskScheduler的实例，用于Spark任务的构建，资源协调等工作StreamingContextSparkStreaming

内容sparkStreaming简介sparkStreaming和Storm区别SparkStreaming算子SparkcheckpointingSpark和kafka整合SparkStreamingSparkStreaming

Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架：比如SparkCore用于离线计算，SparkSQL用于交互式查询，SparkStreaming用于实时流式计算，SparkMLlib用于机器学习，SparkGraphX

文章目录第1章Spark概述1.1Spark是什么1.2SparkandHadoop1.3SparkorHadoop1.4Spark核心模块SparkCoreSparkSQLSparkStreamingSparkMLlibSparkGraphX

33.选择题二、选择题1.Spark的四大组件下面哪个不是(D)A.SparkStreamingB.MlibCGraphxD.SparkR2.下面哪个端口不是spark自带服务的端口(C)A.8080B

不仅细致介绍了Spark的程序开发、编程模型、作业执行解析等基础知识，而且还深度讲解了SparkSQL、SparkML、SparkStreaming等大量内部模块和周边模块的原理与使用。