Spark-spark streaming

问题描述 Spark Streaming 交互式查询问题 假设我的通过Spark Streaming 来分析用户实时提交过来的数据,数据包含, 假设.对应 spark代码为 ssc.socketTextStream("...",port) 然后,我想实现基于用户ID的查询 var qid = "u_123"//从控制台中读入待查询的uid ssc.filter(uid==qid) ssc.start() ssc.awaitTermination() 好问题来了,该如

前言 Structured Streaming 的文章参考这里:Spark 2.0 Structured Streaming 分析.2.0的时候只是把架子搭建起来了,当时也只支持FileSource(监控目录增量文件),到2.0.2后支持Kafka了,也就进入实用阶段了,目前只支持0.10的Kafka.Structured Streaming 采用dataframe API,并且对流式计算重新进行了抽象,个人认为Spark streaming 更灵活,Structured Streaming 在

问题描述 spark streaming如何更好的计算关系型数据库中数据? 各位大虾过来围观一下. spark streaming在计算日志时通常会使用kafka+spark的架构, 目前很少看到有大虾讲spark streaming计算关系型数据库中的数据. 希望有大虾过来围观讨论,如何更好的把关系型数据库中的数据同步至spark中, 进行实时计算.有什么更好的架构或者开源软件的解决方案 解决方案 官网上看到Spark Streaming内置就支持两类数据源, 1) 基础数据源(Basic s

作者:周志湖 微信号:zhouzhihubeyond 主要内容 本节内容基于官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html Spark Stream 缓存 Checkpoint 案例 1. Spark Stream 缓存 通过前面一系列的课程介绍,我们知道DStream是由一系列的RDD构成的,它同一般的RDD一样,也可以将流式数据持久化到内容当中,采用的同样是persisit方法,调用该方法后D

主要内容 Spark SQL.DataFrame与Spark Streaming 1. Spark SQL.DataFrame与Spark Streaming 源码直接参照:https://github.com/apache/spark/blob/master/examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/streaming/SqlNetworkWordCount.scala import org.apache.spark.SparkConf

作者:周志湖 主要内容 Spark Streaming与Kafka版的WordCount示例(一) Spark Streaming与Kafka版的WordCount示例(二) 1. Spark Streaming与Kafka版本的WordCount示例 (一) 启动kafka集群 root@sparkslave02:/hadoopLearning/kafka_2.10-0.8.2.1# bin/kafka-server-start.sh config/server.properties root

Spark Streaming 实现思路与模块概述 [酷玩 Spark] Spark Streaming 源码解析系列 ,返回目录请 猛戳这里 「腾讯·广点通」技术团队荣誉出品 本文内容适用范围: 2016.01.04 update, Spark 1.6 全系列 √ (1.6.0) 2015.11.09 update, Spark 1.5 全系列 √ (1.5.0, 1.5.1, 1.5.2) 2015.07.15 update, Spark 1.4 全系列 √ (1.4.0, 1.4.1) 2

许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流.本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速.高度概述其异同. Apache Storm 在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology).这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行.一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去:而bolt

在今天的文章中,我们将着重探讨如何利用SMACK(即Spark.Mesos.Akka.Cassandra以及Kafka)堆栈构建可扩展数据处理平台.虽然这套堆栈仅由数个简单部分组成,但其能够实现大量不同系统设计.除了纯粹的批量或者流处理机制之外,我们亦可借此实现复杂的Lambda以及Kappa架构. 在本文开始阐述之前,让我们首先立足于已有生产项目经验从设计与示例入手进行说明. 综述 • Spark - 一套高速通用型引擎,用于实现分布式大规模数据处理任务. • Mesos - 集群资源管理系统

随着IT技术的飞速发展,各行各业都已在广泛尝试使用大数据技术提供更稳健和优质的服务.目前,医疗IT系统收集了大量极具价值的数据,但这些历史医疗数据并没有发挥出其应有的价值.为此,本文拟利用医院现有的历史数据,挖掘出有价值的基于统计学的医学规则.知识,并基于这些信息构建专业的临床知识库,提供诊断.处方.用药推荐功能,基于强大的关联推荐能力,极大地提高医疗服务质量,减轻医疗人员的工作强度.   二.Hadoop&Spark  目前大数据处理领域的框架有很多.   从计算的角度上看,主要有MapRed