关于转换这方面的一些具体问题，如果想要了解可以点击下列网址进行查看： http://spark.apache.org/docs/2.1.1/streaming-programming-guide.html#transformations-on-dstreams
Overview Spark Streaming属于Spark的核心api，它支持高吞吐量、支持容错的实时流数据处理。 它可以接受来自Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ和TCP
今天分享一篇SparkStreaming常用的算子transform和updateStateByKey。
虽然SparkStreaming已经停止更新，Spark的重点也放到了 Structured Streaming ，但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题，可能还是会选择SparkStreaming。 SparkStreaming对于时间窗口，事件时间虽然支撑较少，但还是可以满足部分的实时计算场景的，SparkStreaming资料较多，这里也做一个简单介绍。
之前，我们展示了在Spark1.4.0中新推出的可视化功能，用以更好的了解Spark应用程序的行为。接着这个主题，这篇博文将重点介绍为理解Spark Streaming应用程序而引入的新的可视化功能。我们已经更新了Spark UI中的Streaming标签页来显示以下信息： 时间轴视图和事件率统计，调度延迟统计以及以往的批处理时间统计 每个批次中所有JOB的详细信息 此外，为了理解在Streaming操作上下文中job的执行情况，有向无环执行图的可视化（execution DAG visualization
窗口长度10s < 滑动间隔15s:每隔15s计算最近10s的数据--会丢失数据,开发不用
这篇博文将重点介绍为理解 Spark Streaming 应用程序而引入的新的可视化功能。我们已经更新了 Spark UI 中的 Streaming 标签页来显示以下信息：
如果在Task执行期间发生大量的Full GC，那么说明年轻代的Eden区域给的空间不够大，可以通过一下方式进行调优：
如同SparkContext一样，StreamingContext也是Spark Streaming应用程序通往Spark集群的通道，它的定义如下：
黄文辉同学第三篇的总结，大家支持。 概述 SparkStreaming提供了窗口的计算,它允许你对数据的滑动窗口应用转换。基于窗口的操作会在一个比StreamingContext的批次间隔更长的时间范
Spark Streaming提供了滑动窗口操作的支持，从而让我们可以对一个滑动窗口内的数据执行计算操作。每次掉落在窗口内的RDD的数据，会被聚合起来执行计算操作，然后生成的RDD，会作为window DStream的一个RDD。比如下图中，就是对每三秒钟的数据执行一次滑动窗口计算，这3秒内的3个RDD会被聚合起来进行处理，然后过了两秒钟，又会对最近三秒内的数据执行滑动窗口计算。所以每个滑动窗口操作，都必须指定两个参数，窗口长度以及滑动间隔，而且这两个参数值都必须是batch间隔的整数倍。（Spark Streaming对滑动窗口的支持，是比Storm更加完善和强大的）
Spark Streaming是一个基于Spark Core之上的实时计算框架，可以从很多数据源消费数据并对数据进行实时的处理，具有高吞吐量和容错能力强等特点。
自上一篇《春城无处不飞花，小白带你侃SparkStreaming(原理引入篇)》结束之后，博主就一直在酝酿着下一篇怎么开始，这不，忙了几天终于也有了下文。
Spark Streaming 类似于 Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming 有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming 支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ 和简单的 TCP 套接字等等。数据输入后可以用 Spark 的高度抽象，如：map、reduce、join、window 等进行运算。而结果也能保存在很多地方，如 HDFS，数据库等。另外 Spark Streaming 也能和 MLlib（机器学习）以及 Graphx 完美融合。
一个 Streaming Application 往往需要7*24不间断的跑，所以需要有抵御意外的能力（比如机器或者系统挂掉，JVM crash等）。为了让这成为可能，Spark Streaming需要 checkpoint 足够多信息至一个具有容错设计的存储系统才能让 Application 从失败中恢复。Spark Streaming 会 checkpoint 两种类型的数据。
DStream没有直接排序的方法!所以应该调用transform方法对DStream底层的RDD进行操作,调用RDD的排序方法!
所有基于窗口的操作都需要两个参数，分别为窗口时长以及滑动步长，两者都必须是 StreamContext 的批次间隔的整数倍。
之前小强和大家共同和写了一个Spark Streaming版本的workcount，那小强发这篇文章和大家聊聊，Streaming背后的故事。
一般的大型集群和平台, 都需要对其进行监控的需求。 要针对各种数据库, 包括 MySQL, HBase 等进行监控 要针对应用进行监控, 例如 Tomcat, Nginx, Node.js 等 要针对硬件的一些指标进行监控, 例如 CPU, 内存, 磁盘 等
Kafka在0.8和0.10版本引入了新的消费者API，所以spark Streaming与kafka的整合提供了两个包。 请根据你的集群选用正确的包。注意， 0.8和后期的版本0.9及0.10是兼
3.MyNetworkTotalWordCountV2.scala(开发自己的实时词频统计程序(累计单词出现次数))
本文简述如何结合 Spark Streaming 和 Kakfa 来做实时计算。截止目前（2016-03-27）有两种方式：
foreachRDD函数属于将DStream中结果数据RDD输出的操作，类似transform函数，针对每批次RDD数据操作，但无返回值
spark Streaming的checkpoint是一个利器，帮助在driver端非代码逻辑错误导致的driver应用失败重启，比如网络，jvm等，当然也仅限于支持自动重启的集群管理器，比如yarn。由于checkpoint信息包含序列化的Scala / Java / Python对象，尝试使用新的修改类反序列化这些对象可能会导致错误。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
虽然SparkStreaming已经停止更新，Spark的重点也放到了 Structured Streaming ，但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题，可能还是会选择SparkStreaming。SparkStreaming对于时间窗口，事件时间虽然支撑较少，但还是可以满足部分的实时计算场景的，SparkStreaming资料较多，这里也做一个简单介绍。
在这个数据驱动的时代，信息的处理和分析变得越来越重要。而在众多的大数据处理框架中，「Apache Spark」以其独特的优势脱颖而出。
这个用 text.keyBy(0).timeWindow(start, end).reduce来完成
项目中用的是Spark Structrued Streaming ，也就是Spark 2.0的新版Streaming，看官方文档也说过性能及实时性会比之前的Dstreaming好点，但是相关的资料相比Dstreaming实在是少很多，现在调优阶段很多都要参考Dstreaming的文章以及经验。
Spark Streaming（下称streaming）是Spark core的拓展，一个易扩展、高吞吐、高容错的流式数据处理系统。
不知不觉，这已经是快速入门Flink系列的第7篇博客了。早在第4篇博客中，博主就已经为大家介绍了在批处理中，数据输入Data Sources 与数据输出Data Sinks的各种分类(传送门:Flink批处理的DataSources和DataSinks)。但是大家是否还记得Flink的概念？Flink是 分布式、 高性能、 随时可用以及准确的为流处理应用程序打造的开源流处理框架。所以光介绍了批处理哪里行呢！本篇博客，我们就来学习Flink流处理的DataSources和DataSinks~
将每批次数据状态，按照Key与以前状态，使用定义函数【updateFunc】进行更新，示意图如下：
在大数据流数据实时开发中，常用的技术就是SparkStreaming和Flink。在初学实时处理技术时，总是围绕着处理数据的实时性，来对不同技术做一个比较。
DStream中的foreachRDD是一个非常强大函数，它允许你把数据发送给外部系统。因为输出操作实际上是允许外部系统消费转换后的数据，它们触发的实际操作是DStream转换。所以要掌握它，对它要有深入了解。下面有一些常用的错误需要理解。经常写数据到外部系统需要创建一个连接的object（eg:根据TCP协议连接到远程的服务器，我们连接外部数据库需要自己的句柄）和发送数据到远程的系统为此，开发者需要在Spark的driver创建一个object用于连接。
场景描述：这是一个Spark的面试题合集。是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题，这个总结里面有大量参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案，只是希望可以给出更好的回答，一般上我都会把原文链接贴上，如有侵权请联系删除！
Hello，大家好，这里是857技术社区，我是社区创始人之一，以后会持续给大家更新大数据各组件的合集内容，路过给个关注吧!!!
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6wtQxLP6-1626354186973)(/img/image-20210506154426999.png)]
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。期间，Michael还提到了将Kafka整合到Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版本中已发生了一些变化，比如HA策略：通过Spark Contributor、Spark布道者陈超我们了解到，在Spar
正如在之前的那篇文章中 Spark Streaming 设计原理 中说到 Spark 团队之后对 Spark Streaming 的维护可能越来越少，Spark 2.4 版本的 [Release Note](http://spark.apache.org/releases/spark-release-2-4-0.html) 里面果然一个 Spark Streaming 相关的 ticket 都没有。相比之下，Structured Streaming 有将近十个 ticket 说明。所以各位同学，是时候舍弃 Spark Streaming 转向 Structured Streaming 了，当然理由并不止于此。我们这篇文章就来分析一下 Spark Streaming 的不足，以及Structured Streaming 的设计初衷和思想是怎么样的。文章主要参考今年（2018 年）sigmod 上面的这篇论文：Structured Streaming: A Declarative API for Real-Time
Apache Spark在2016年的时候启动了Structured Streaming项目，一个基于Spark SQL的全新流计算引擎Structured Streaming，让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能的流处理程序。
在Spark框架当中，早期的设计由Spark Streaming来负责实现流计算，但是随着现实需求的发展变化，Spark streaming的局限也显露了出来，于是Spark团队又设计了Spark Structured Streaming。今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲，Spark Structured Streaming特性。
在过去的几个月时间里，我们一直忙于我们所爱的大数据开源软件的下一个主要版本开发工作：Apache Spark2.0。Spark 1.0已经出现了2年时间，在此期间，我们听到了赞美以及投诉。Spark 2.0的开发基于我们过去两年学到的：用户所喜爱的我们加倍投入；用户抱怨的我们努力提高。本文将总结Spark 2.0的三大主题：更容易、更快速、更智能。更深入的介绍将会在后面博客进行介绍。
传统意义上，当人们想到流处理时，诸如”实时”，”24*7”或者”always on”之类的词语就会浮现在脑海中。生产中可能会遇到这种情况，数据仅仅会在固定间隔到达，比如每小时，或者每天。对于这些情况，对这些数据进行增量处理仍然是有益的。但是在集群中运行一个24*7的Streaming job就显得有些浪费了，这时候仅仅需要每天进行少量的处理即可受益。 幸运的是，在spark 2.2版本中通过使用 Structured Streaming的Run Once trigger特性，可获得Catalyst Opti
源于2014年，由CSDN主办的中国Spark技术峰会已成功举办两届，而到了2016年，峰会更得到了Spark护航者Databricks的支持，所有议题均由Databricks联合创始人兼首席架构师Reynold Xin及峰会主席陈超联合把关。会议将于5月15日北京拉开帷幕，而在这里，笔者就将带大家初窥由Databricks、Hortonworks、Intel、Elastic、腾讯、新浪、AdMaster等国内外知名企业带来的共计12个议题分享。 目前会议门票限时7折（截止至4月29日24点），详情访问官网
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的实现。 以下为原文： 实时流处理系统必须可以7*24小时工作，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故障中恢复。然而，从有些数据源导入
Spark Streaming是Spark最初的流处理框架，使用了微批的形式来进行流处理。
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