sparkStreaming的编程步骤 原创 原生zzy 2019-01-06 21:36:55 博主文章分类:spark ©著作权 文章标签 Spark Streaming 编程套路 文章分类 Spark 大数据 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者原生zzy的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 (1)StreamingContext 与spark core的编程类似,在编写SparkStreaming的程序时,也需要一个通用的编程入口----StreamingContext。 StreamingContext的创建: object StreamingContextTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkCOnf= new SparkConf().setAppName("SCTest").setMaster("local[4]") val streamingCOntext= new StreamingContext(sparkConf, Seconds(2)) } } 注意: 如果在计算的时候,指定--master时 使用的是local 并且只指定了一个线程,那么只有receiver线程工作,计算的线程不会工作,所以在指定线程数的时候,最少指定2个。 (2)通过输入源创建InputDStream: 在构建好StreamingContext之后,首先我们要读取数据源的数据进行实时处理: InputDStreams指的是从数据流的源头接收的输入数据流,每个 InputDStream 都关联一个 Receiver 对象,该 Receiver 对象接收数据源传来的数据并将其保存在内存中以便后期 Spark 处理。 Spark Streaming 提供两种原生支持的流数据源和自定义的数据源: - 直接通过 StreamingContext API 创建,例如文件系统(本地文件系统及分布式文件系统)、 Socket 连接及 Akka 的 Actor。 - Kafka, Flume, Kinesis, Twitter 等,需要借助外部工具类,在运行时需要外部依赖 -Spark Streaming 还支持用户自定义数据源,它需要用户定义 receiver 注意: - 在本地运行 Spark Streaming 时,master URL 不能使用”local”或”local[1] ”,因为当 Input DStream 与 Receiver(如 sockets, Kafka, Flume 等)关联时,Receiver 自身就需要一个线程 来运行,此时便没有线程去处理接收到的数据。因此,在本地运行 SparkStreaming 程序时,要使用”local[n]”作为 master URL,n 要大于 receiver 的数量。 - 在集群上运行 Spark Streaming 时,分配给 Spark Streaming 程序的 CPU 核数也必须大于 receiver 的数量,否则系统将只接受数据,无法处理数据。 (3)对DStream进行transformation 和 output 操作,这样操作构成了后期流式计算的逻辑 (4)通过streamingContext.start()方法启动接收和处理数据的流程 (5)使用streamingContext.awaitTermination()方法等待程序结束(手动停止或出错停止) (6)调用streamingContext.stop()方法来结束程序的运行。 在编写sparkStreaming时的注意点: - streamingContext启动后,增加新的操作将不起作用,一定要在启动之前定义好逻辑,也就是说在调用start方法之后,在对sparkStreaming程序进行逻辑操作是不被允许的 - StreamingContext 是单例对象停止后,不能重新启动,除非重新启动任务,重新执行计算 - 在单个jvm中,一段时间内不能出现两个active状态的StreamingContext - 当在调用 StreamingContext 的 stop 方法时,默认情况下 SparkContext 也将被 stop 掉, 如果希望 StreamingContext 关闭时,能够保留 SparkContext,则需要在 stop 方法中传入参 数 stop SparkCOntext=false - 一个 SparkContext 可以用来创建多个 StreamingContext,只要前一个 StreamingContext 已经停止了。 赞 收藏 评论 分享 举报 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学习编程的步骤──1在中国,大多数程序员都是自学成材的,这其中的艰辛自不必多言,如果能够有一个正确的学习步骤,循序渐进,便能省却不少力气了. 1:如果你能够熟练的使用Windows的话,你就可以开始你的程序生涯了!2:首先从C语言开始。有的朋友可能认为C语言太难了,应该从VB开始。虽然,对于一个初学者来说,用一些控件堆砌成一个小软件,是有一些成就感,但是,基础才是最重要的!C语言对于数 职场 学习方法 休闲 初学编程 sparkstreaming的direct模式 文章目录基于direct模式,消息语句中增加kafka的时间戳pom.xml<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11&l... sparkstreaming SparkStreaming的实战案例 废话不多说,直接上干货!!!相关依赖:<properties><project.build.sourceEncoding>UTF8</project.build.sourceEncoding><maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source><maven.compiler.targe Spark Streaming 实战 SparkStreaming入门 黄文辉同学第二篇,请大家支持!其他相关文章:怎么快速提高技术?一万小时定律sqoop数据导入总结元数据的作用元数据概念基于元数据驱动的ETLHive元数据表结构详解1.SparkStreaming简介SparkStreaming属于核心SparkAPI的扩展,支持实时数据流的可扩展、高吞吐、容错的流处理。可以接受来自Kafka、Flume、ZeroMQ、Kinesis、Twitter或TCP套接字 Java SparkStreaming原理 官网介绍Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant strearom many sources like ... spark 数据 sed SparkStreaming 简介 SparkStreaming 是流式处理框架,是 Spark API 的扩展,支持可扩展、高 吞吐量、容错的实时数据流处理,实时数据的来源可以受 kafka big data spark 数据 封装 JDBC 编程步骤 JDBC 编程步骤要使用 JDBC 连接和操作数据库,有一套固定的步骤。依照这些步骤,可以保证你正确的连 接到数据库并且操作它。 第一步是注册驱动,Class.forName()方法将驱动程序类加载到虚拟机的内存中。 第二步是获得数据库的连接,是使用DriverManager 类的getConnection()方法来获得的, 同时需要在参数中给出连接数据库的URL 和用户名、密码。这一步将得到一个 jdbc oracle 数据库 java sql SparkStreaming实战 目录:一、Spark Streaming是什么二、Spark Streaming的A Quick Example三 Streaming spark 数据 SparkStreaming整合kafka的补充 (1)SparkStreaming整合kafka两种方式对比Direct方式的优缺点分析:优点:简化并行(SimplifiedParallelism)。不现需要创建以及union多输入源,Kafkatopic的partition与RDD的partition一一对应。高效(Efficiency)。基于Receiver-based的方式保证数据零丢失(zero-dataloss)需要配置spark.s Spark Streaming 整合 kafk 简明python编程 python的编程步骤 跟Java语言一样,python语言也有类的概念,直接使用class关键字定义python类。在python类,定义类的方法。然后直接使用类的初始化调用自身,获取相应的属性。以下是小编为你整理的python编程入门经典实例第一步,双击打开eclipse开发工具,新建python文件,添加编码格式,新建类User第二步,在类中定义一个变量userNum,并赋值为0,注意排列位置第三步,定义函数__i 简明python编程 python 字符串 Python python编程的步骤 python编程如何 引言前面有人跟我抱怨说python太慢了,然后我就将python健步如飞的六大技巧传授给他,结果让他惊呆了,你也想知道这个秘诀吗?这就告诉你:Python是一门优秀的语言,它能让你在短时间内通过极少量代码就能完成许多操作。不仅如此,它还轻松支持多任务处理,比如多进程。因为GIL的存在,Python很难充分利用多核CPU的优势。但是可以通过内置的模块multiprocessing实现下面几种并行模式 python编程的步骤 python pycharm lavarel 爬虫 Python编程注意 python编程的步骤 一、前情回顾在我上一篇文章中,我们讲了什么是python,以及想要学习python需要知道哪些基础知识,在这一章,我们将会讲到怎么安装python的编程环境,以及使用最常用的编程软件进行编程。二、下载与安装python编程环境1. 进到python的官网,https://www.python.org/,网站是英文的,使用谷歌浏览器的话可以直接进行翻译,不过看不懂也没关系。2. 鼠标停留在Downl Python编程注意 python安装后是怎么写程序的 python 赋值 安装包 java事件驱动编程的步骤 java事件处理编程步骤 概述定义当在某个组件上反生某些操作的时候,会自动的触发一些代码的执行相关名词事件源(Event Source):操作发生的场所,通常指某个组件,例如按钮、窗口等事件(Event):该事件源上发生的操作可以叫做事件,如点击,滑动等,GUI会把事件封装到一个Event对象中,如果需要该事件的详细信息,就可以通过Event对象来获取事件监听器(Event Listener):当在某个事件源上发生了某个事 java事件驱动编程的步骤 java gui 事件处理机制 事件监听器 ios 的socket编程 socket编程步骤 目录 服务器端第一步:创建用于监听的套接字第二步:将套接字与本机IP地址和端口号绑定第三步:设置监听第四步:等待并接收连接请求第五步:C/S网络通信第六步:关闭文件描述符客户端第一步:创建套接字第二步:连接服务器第三步:通信服务器端第一步:创建用于监听的套接字#include <sys/types.h> #i ios 的socket编程 套接字 #include 端口号 sparkstreaming总结 实时计算 spark是微批处理, 每隔一段时间处理一次 flink 实时处理,每一条数据都会处理 将接收过来的数据,封装成一个rdd,执行rdd的计算 有状态算子 updataStateBykey 需要开启checkpoint,(需要保存之间计算的结果) reduceBykeyAndWindow 统 ... spark 数据 kafka 数据倾斜 sql 网络编程方式android 网络编程的步骤 客户端(client)是指网络编程中首先发起连接的程序,一般用于实现程序界面和基本逻辑。在进行实际的客户端编程时,无论客户端复杂还是简单,以及客户端实现的方式如何,客户端的编程都是主要由3个步骤实现:(1)建立网络连接 客户端网络编程的第一步都是建立网络连接。在建立网络连接时需要指定连接到的服务器的IP地址和端口号,建立完成以 网络编程方式android 客户端 服务器 服务器端