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Structured Streaming 的搜索结果
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。经过一年多的改进和完善,目前 Structured Streaming 已经在 Databricks 内部和客户广泛使用,InfoQ 采访了 Structured Streaming 的核心开发朱诗雄来具体了解这个项目。
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=625&cid=9日期:2018-11-9 14:34:37
关于structured streaming, spark社区已经有很多文章介绍,个人认为其中最大的特点是将流视作没有边界的大表,从而能够使用sql来操作这张表,其中包括使用sql join(截止Spark2.1.1,目前只支持streaming和静态表之间的join,还不支持多条流之间的join ‘期待社区大招 ’)。 消息队列 Kafka
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=624&cid=9日期:2018-11-9 14:32:16
Structured Streaming 动态流 join 静态流 Example
Spark 代码

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* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
* this work for additional information regarding copyright ownership.
* The ASF licenses this file to You und...
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=623&cid=9日期:2018-11-9 14:30:38
一、引言:Spark 2 时代!
Spark 1.x 时代里,以 SparkContext(及 RDD API)为基础,在 structured data 场景衍生出了 SQLContext, HiveContext,在 streaming 场景衍生出了 StreamingContext,很是琳琅满目。
Spark 2.x 则咔咔咔精简到只保留一个 SparkSession 作为主程序入口,以 Dataset/DataFrame 为主要的用户 API,同时满足 structured data, streaming dat...
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=605&cid=9日期:2018-10-12 20:02:51
综述
Structured Streaming是构建在Spark SQL引擎上的流式数据处理引擎,使用Scala编写,具有容错功能。你可以像在使用静态RDD数据一样来编写你的流式计算过程。当流数据连续不断的产生时,Spark
SQL将会增量的,持续不断的处理这些数据并将结果更新到结果集中。你可以使用DataSet/DataFrame API来展现数据流的aggregations, event-time windows,stream-to-batch ...
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=604&cid=9日期:2018-10-12 19:59:56
Structured Streaming提供一些API来管理Streaming对象。用户可以通过这些API来手动管理已经启动的Streaming,保证在系统中的Streaming有序执行。 1. StreamingQuery
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=526&cid=9日期:2018-9-1 21:16:47
1. 结构 1.1 概述
  Structured Streaming组件滑动窗口功能由三个参数决定其功能:窗口时间、滑动步长和触发时间. 窗口时间:是指确定数据操作的长度; 滑动步长:是指窗口每次向前移动的时间长度; 触发时间:是指Structured Streaming将数据写入外部DataStreamWriter的时间间隔。
图 11 1.2 API
  用户管理Structured Streaming的窗口功能,...
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=525&cid=9日期:2018-9-1 21:16:01
Spark Structured Streaming目前的2.1.0版本只支持输入源:File、kafka和socket。 1. Socket
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=523&cid=9日期:2018-9-1 21:14:30
前言
Spark 2.0 将流式计算也统一到DataFrame里去了,提出了Structured Streaming的概念,将数据源映射为一张无线长度的表,同时将流式计算的结果映射为另外一张表,完全以结构化的方式去操作流式数据,复用了其对象的Catalyst引擎。 Spark 2.0 之前
作为Spark平台的流式实现,Spark Streaming 是有单独一套抽象和API的,大体如下 图片来源于Spakr官网
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=521&cid=9日期:2018-9-1 21:08:43
概述 快速示例 Programming Model (编程模型) 基本概念 处理 Event-time 和延迟数据 容错语义 API 使用 Datasets 和 DataFrames 创建 streaming DataFrames 和 streaming Datasets Input Sources (输入源) streaming DataFrames/Datasets 的模式接口和分区 streaming DataFrames/Datasets 上的操作 基础操作 - Selection, Projection, Aggregation Window Oper...
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=520&cid=9日期:2018-9-1 21:05:22
在Spark2.x中,Spark Streaming获得了比较全面的升级,称为Structured Streaming,和之前的很不同,功能更强大,效率更高,跟其他的组件整合性也更好。 连续应用程序continuous application
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=519&cid=9日期:2018-9-1 21:03:33
为了继续实现 Spark 更快,更轻松,更智能的目标,Spark 2 3 在许多模块都做了重要的更新,比如 Structured Streaming 引入了低延迟的连续处理(continuous processing);支持 stream-to-stream joins;
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=510&cid=9日期:2018-8-20 20:50:37
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