1、原理流程圖 2、源碼初探
在Spark Streaming中，DStream的轉換分爲有狀態和無狀態兩種。無狀態的操作，即當前批次的處理不依賴於先前批次的數據，如map()、flatMap()、filter()、reduceByKey()、groupByKey()
Spark Streaming概述 1. Spark Streaming是什麼 Spark Streaming用於流式數據的處理。Spark Streaming支持的數據輸入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、Z
文章目錄Spark Streaming特點Spark Streaming概覽Spark Streaming應用場景流處理過程Spark Streaming案例 參考官網：http://spark.apache.org/strea
基於HDFS的SparkStreaming案例實戰和內幕源碼解密 1、Spark Streaming on HDFS實戰 2、Spark Streaming on HDFS源碼解密 hadoop dfs -mkdir /libr
使用Spark Streaming+Spark SQL+Kafka+FileSystem綜合案例 1、項目分析流程圖 2、項目代碼實戰 Flume sink到Kafka需要一個jar包支持 https://github.co
SparkStreaming數據源Flume實際案例分享 1、Flume簡要介紹 2、Spark Streaming on Flume案例介紹 一、什麼是Flume? flume 作爲 cloudera 開發的實時日誌
在之前的文章中提到了，使用 Spark Streaming + Kafka-spark-consumer 來應對Driver程序代碼改變，無法從checkpoint中反序列化的問題，即其會自動將kafka的topic中，每個par
--conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -verbose:gc
本篇文章主要從二個方面展開： 一、Exactly Once 二、輸出不重複 事務： 銀行轉帳爲例，A用戶轉賬給B用戶，B用戶可能收到多筆錢，如何保證事務的一致性，也就是說事務輸出，能夠輸出且只會輸出一次，即A只轉一次，B只收一次。 從事務
SparkStreaming的數據接收原理 Spark Streaming數據接收主要是發生在Receiver啓動之後，啓動的一個組件BlockGenerator，通過這個組件來進行數據的接收和存儲。具體的流程如下：
StreamingContext初始化 StreamingContext在初始化的時候，會創建兩個重要的組件DStreamGraph和JobScheduler，如下所示： // 這裏初始化的一個重要的組件DStreamG
數據接收源碼分析 上一篇博客中分析到，Receiver數據接收主要是通過BlockGenerator來進行接收和存儲的，下面我們就源碼來對照之前的流程進行分析。 首先是創建BlockGenerator的時候初始化的一些
包的依賴 比較簡單，有時間再翻譯，先作爲placeholder 初始化StreamingContext StreamingContext通過SparkContext來創建。 from pyspark import Spark
原文地址：http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 綜述： Spark Streaming是基於Spark核心包的擴展，它具備可擴容(可以增加
如前所述，DStream其實是內部一系列的不同時間點的RDD構成，因此大部分RDD的轉換操作，DStream都支持。其中一些操作在下面會詳細解釋。 Transformation Meaning map(func) Return
