Spark Streaming 多URL读取

基于Spark通用计算平台,可以很好地扩展各种计算类型的应用,尤其是Spark提供了内建的计算库支持,像Spark Streaming.Spark SQL.MLlib.GraphX,这些内建库都提供了高级抽象,可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑.这也得益于Scala编程语言的简洁性.这里,我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台,实现基于Spark Streaming的实时计算. 我们的应用场景是分析用户使用手机App的行为,描述如下所示: 手机客户端会收集用户的行为事件(我们以点击

Spark Streaming编程指南 概览   Spark Streaming是对核心Spark API的一个扩展,它能够实现对实时数据流的流式处理,并具有很好的可扩展性.高吞吐量和容错性.Spark Streaming支持从多种数据源提取数据,如:Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis以及TCP套接字,并且可以提供一些高级API来表达复杂的处理算法,如:map.reduce.join和window等.最后,Spark Streaming支持将处理完的数据推送到文

参考,http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html  Overview SparkStreaming支持多种流输入,like Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ or plain old TCP sockets,并且可以在上面进行transform操作,最终数据存入HDFS,数据库或dashboard 另外可以把Spark's in-built machine

前言 前两天我刚在自己的一篇文章中鼓吹数据天生就是流式的,并且指出: 批量计算已经在慢慢退化,未来必然是属于流式计算的,数据的流动必定是由数据自己驱动流转的. 而Spark Streaming 在上层概念上,完美融合了批量计算和流式计算,让他们你中有我,我中有你,这种设计使得Spark Streaming 作为流式计算的一个载体,同时也能作为其他一些需要分布式架构的问题提供解决方案. Spark Streaming 作为一些分布式任务系统基础的优势 天然就是分布式的,不用再为实现分布式协调而蛋疼

本节主要内容 本节部分内容来自官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html#mllib-operations Spark流式计算简介 Spark Streaming相关核心类 入门案例 1. Spark流式计算简介 Hadoop的MapReduce及Spark SQL等只能进行离线计算,无法满足实时性要求较高的业务需求,例如实时推荐.实时网站性能分析等,流式计算可以解决这些问题.目前有三种比较常

执行流程 数据的接收 StreamingContext实例化的时候,需要传入一个SparkContext,然后指定要连接的spark matser url,即连接一个spark engine,用于获得executor. 实例化之后,首先,要指定一个接收数据的方式,如 val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) 这样从socket接收文本数据.这个步骤返回的是一个ReceiverInputDStream的实现,内含Receive

问题描述 最近写了一个从Kafka读取数据,处理之后通过saveAsNewAPIHadoopDataset方法写入到hbase中,正常运行的时候没有报错,写入也正常,但是当手动停止应用,再次执行(通过Checkpoint恢复)的时候就会报错,跪求大神们解答!!报错信息如下:15/12/2216:26:52WARNVerifiableProperties:Propertyserializer.classisnotvalid15/12/2216:26:57WARNFileOutputCommitte

本文来自Spark Streaming项目带头人 Tathagata Das的博客文章,他现在就职于Databricks公司.过去曾在UC Berkeley的AMPLab实验室进行大数据和Spark Streaming的研究工作.本文主要谈及了Spark Streaming容错的改进和零数据丢失. 以下为原文: 实时流处理系统必须要能在24/7时间内工作,因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力.最开始,Spark Streaming就支持从driver和worker故障恢复的能力.然而有些

之前有说过要设计一个工作流调度器.开发一个完善的工作流调度器应该并不是一件简单的事情.但是通过Spark Streaming(基于Transfomer架构的理念),我们可能能简化这些工作.我在这块并没有什么经验,这只是一个存在于脑海中的东西. 下面是Azkaban的架构图: 也就是说要搭建一个稳定可靠的Azkaban的工作流调度器,你可能需要 两台 互为主备MySQL 两台Executor Server  一台Web Server  你需要做架构设计,考虑WebServer 和 Executor