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spark大数据分析:spark Struct Strreaming(27)Trigger触发器的分类

文章目录持续批处理一次性批处理连续处理持续批处理实现方式Trigger.ProcessingTime(时间间隔)适用场景:流式数据的批处理作业,如果不设置,默认适用该类型,间隔为0,表示尽可能处理每一个批次的数据,即Trigger.ProcessingTime(0),如果无数据,处于阻塞状态,等待数据流入一次性批处理实现方式Trigger.Once()场景非实时数据分析,执行完毕后程序退出,一般需

spark大数据分析:spark Struct Strreaming(29)checkPoint与连续处理模式

文章目录checkPoint连续处理 Continuous ProcessingcheckPointval query = result.writeStream.outputMode("update").trigger(Trigger.ProcessingTime(0)).format("console").option("checkpointLocation","指定路径").start()在流

spark大数据分析:sparkStrreaming(18)DStream操作

文章目录基础转换操作窗口转换操作输出操作将结果输出到Mysql中连接池工具join操作基础转换操作map,flatMap,filter,repairtition.union,count,reduce,countByValue,reduceBykey,join,cogroup,tansform,updateStateByKey窗口转换操作windowcountByWindowreduceByKeyA

spark大数据分析:spark Struct Strreaming(22)基于事件流处理

文章目录基于事件时间的窗口操作事件时间窗口方式事件时间窗口生成规则基于事件时间的窗口操作在 Struct Strreaming中,可以按照事件真实发生时间对附近范围内的数据进行聚合操作,即基于事件时间窗口进行操作,在这种机制下,不必考虑事件到达顺序与事件发生顺序一致,大大减少了开发者工作量一条数据可以被称为一个事件,在生成数据时携带的时间可以称为事件时间案例package structimport

spark大数据分析:spark Struct Strreaming(30)程序优化

文章目录程序优化尽可能减少和避免shuffle使用Kryo 作为序列化方案数据优化资源优化程序优化尽可能减少和避免shuffle(1) map task中,将内存中的数据以文件形式写到磁盘中(2) reduce task 中,通过网络I/O读取map task中溢写的文件,进行聚合,由于join操作前后分区策略不一致造成shuffle,数据量较少(一般低于3G)可以使用广播变量机制在同一个stag

spark大数据分析:sparkStrreaming(21)程序关闭

文章目录关闭程序方法有4种1.kill杀死,可能数据丢失2,通过钩子(hook)关闭,需要写shell脚本,麻烦3.在程序中建立http服务,接受外部消息在程序中关闭,代码较多4.用hdfs中目录做标记,定期检查hdfs目录是否存在,存在关闭程序,简单方便依赖<dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><

spark大数据分析:spark Struct Strreaming(26)数据输出结果分析

文章目录输出模式使用场景Append模式Complete输出模式Update模式基于File Sink基于Kafka Sink 以Streaming方式输出数据基于Kafka Sink 以Batch方式输出数据基于Console sink输出数据基于Memory SinkForeach SinkForeachBatch Sink输出模式使用场景Append模式默认输出模式,采用这种输出模式,保证数

spark大数据分析:sparkStrreaming(17) 时间窗概念解析

文章目录批处理间隔窗口时间宽度与滑动时间宽度批处理间隔val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(5))对于spark处理数据,数据以流式方式进入划分为一个批次一个批次的,每一段数据合并成一个RDD,并将RDD添加到DStream的HashMap中进行维护,因此数据的处理时间要小于间隔时间,否则造成数据堆压窗口时间宽度与滑动时间宽度...

spark大数据分析:spark Struct Strreaming(25)数据分组,手动维护分组状态

文章目录通过mapGroupsWithState 实现数据分组,手动维护分组状态提供了两种自定义分组的聚合函数,mapGroupsWithState,flatMapGroupsWithState,允许开发者基于事件时间或处理时间进行有状态的流计算通过mapGroupsWithState 实现数据分组,手动维护分组状态根据输入单词,按照事件时间聚合相同分钟数,相同单词出现的次数,并在此过程中通过ma

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