Spark Streaming状态管理函数updateStateByKey和mapWithState 一.状态管理函数 二.mapWithState 2.1关于mapWithState 2.2mapWithState示例Scala: 2.3mapWithState算子应用示例 2.4mapWithState应用示例 2.5SparkStreaming之mapWithState 三.updateStateByKey 3.1关于updateStateByKey 3.2updateStateByKey

首先简单解释一下)) //要使用updateStateByKey方法,必须设置Checkpoint. ssc.checkpoint("/checkpoint/") val socketLines = ssc.socketTextStream("localhost",9999) socketLines.flatMap(_.split(",")).map(word=>(word,1)) .updateStateByKey( (currValue

通常使用Spark的流式框架如Spark Streaming,做无状态的流式计算是非常方便的,仅需处理每个批次时间间隔内的数据即可,不需要关注之前的数据,这是建立在业务需求对批次之间的数据没有联系的基础之上的. 但如果我们要跨批次做一些数据统计,比如batch是3秒,但要统计每1分钟的用户行为,那么就要在整个流式链条中维护一个状态来保存近1分钟的用户行为. 那么如果维护这样一个状态呢?一般情况下,主要通过以下几种方式: 1. spark内置算子:updateStateByKey.mapWithS

本篇从二个方面进行源码分析: 一.updateStateByKey解密 二.mapWithState解密 通过对Spark研究角度来研究jvm.分布式.图计算.架构设计.软件工程思想,可以学到很多东西. 进行黑名单动态生成和过滤例子中会用到updateStateByKey方法,此方法在DStream类中没有定义,需要在 DStream的object区域通过隐式转换来找,如下面的代码: object DStream {   // `toPairDStreamFunctions` was in Sp

本期内容 : UpdateStateByKey解密 MapWithState解密 Spark Streaming是实现State状态管理因素: 01. Spark Streaming是按照整个BachDuration划分Job的,每个BachDuration都会产生一个Job,为了符合业务操作的需求, 需要计算过去一个小时或者一周的数据,但是由于数据量大于BachDuration,此时不可避免的需要进行状态维护 02. Spark 的状态管理其实有很多函数,比较典型的有类似的UpdateStat

前言 当我在测试SparkStreaming的状态操作mapWithState算子时,当我们设置timeout(3s)的时候,3s过后数据还是不会过期,不对此key进行操作,等到30s左右才会清除过期的数据. 百度了很久,关于timeout的资料很少,更没有解决这个问题的文章,所以说,百度也不是万能的,有时候还是需要靠自己. 所以我就在周末研究了一下,然后将结果整理了出来,希望能帮助大家更全面的理解Spark状态计算. mapWithState 按理说Spark Streaming实时处理,数据

Spark Streaming揭秘 Day14 State状态管理 今天让我们进入下SparkStreaming的一个非常好用的功能,也就State相关的操作.State是SparkStreaming中用来管理历史数据的结构.目前主要提供了updateStateByKey和MapWithStateRDD两个方法. updateStateByKey 首先,让我们先找一下这个方法的位置. 我们可以发现updateStateByKey这个方法并不在DStream中,而是在PairDStreamFunc

流处理主要有3种应用场景:无状态操作.window操作.状态操作. reduceByKeyAndWindow import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import org.apache.spark.str

spark streaming的相关概念: spark的核心是创建一个RDD对象,然后对RDD对象进行计算操作等 streaming可以理解为是 一个连续不断的数据流 ,然后将每个固定时间段里的数据构建成一个RDD,然后就会创一连串的RDD流,这就是DStream(streaming的主要操作对象) batch  就是上面所说的固定时间段的时间表示,可以为5秒,10秒or ect ,DStream中每个RDD接收数据的时间,也作 mini-batch window 用于装载上述[一个bactch

Flink相对于Spark的优点 容错 Flink 基于两阶段提交实现了精确的一次处理语义. Spark Streaming 只能做到不丢数据,但是有重复. 反压 Flink 在数据传输过程中使用了分布式阻塞队列,一个阻塞队列中,当队列满了以后发送者会被天然阻塞住,这种阻塞功能相当于给这个阻塞队列提供了反压的能力. Spark Streaming 为了实现反压这个功能,在原来的架构基础上构造了一个"速率控制器",这个"速率控制器"会根据几个属性,如任务的结束时间.处

1.问题 主要是updateStateByKey的问题 有的值不需要变化的时候,还会再打印出来. 每个批次的数据都会出现,如果向redis保存更新的时候,会把不需要变化的值也更新,这个不是我们需要的,我们只需要更新有变化的那部分值. 2.mapWithState 有一个注解,说明是实验性质的. 3.程序 package com.stream.it import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.storage.StorageLeve

本节课程主要分二个部分: 一.Spark Streaming updateStateByKey案例实战二.Spark Streaming updateStateByKey源码解密 第一部分: updateStateByKey的主要功能是随着时间的流逝,在Spark Streaming中可以为每一个可以通过CheckPoint来维护一份state状态,通过更新函数对该key的状态不断更新:对每一个新批次的数据(batch)而言,Spark Streaming通过使用updateStateByKey

最近在做sparkstreaming整合kafka的时候遇到了一个问题: 可以抽象成这样一个问题:有状态的wordCount,且按照word的第一个字母为key,但是要求输出的格式为(word,1)这样的形式 举例来说: 例如第一批数据为: hello how when hello 则要求输出为:(hello,1) (how,2) (when,1) (hello,3) 第二批数据为: hello how when what hi 则要求输出为: (hello,4) (how,5) (when,2

一.updateStateByKey 1.概述 SparkStreaming 7*24 小时不间断的运行,有时需要管理一些状态,比如wordCount,每个batch的数据不是独立的而是需要累加的,这时就需要sparkStreaming来维护一些状态, 目前有两种方案updateStateByKey&mapWithState,mapWithState是spark1.6新加入的保存状态的方案,官方声称相比updateStateByKey有10倍性能提升. updateStateByKey底层是将p

场景 餐厅老板想要统计每个用户来他的店里总共消费了多少金额,我们可以使用updateStateByKey来实现 从kafka接收用户消费json数据,统计每分钟用户的消费情况,并且统计所有时间所有用户的消费情况(使用updateStateByKey来实现) 数据格式 {"user":"zhangsan","payment":8} {"user":"wangwu","payment":7}

正文 上一篇简单的写了一个socketTextStream的demo,这个问题就是每一次不能将之前和之后的数据进行合并统一.接下来我们通过demo进行把着这个问题解决. val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("updateState") val sc: StreamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(2)) sc.checkp

一.前述 今天分享一篇SparkStreaming常用的算子transform和updateStateByKey. 可以通过transform算子,对Dstream做RDD到RDD的任意操作.其实就是DStream的类型转换. 算子内,拿到的RDD算子外,代码是在Driver端执行的,每个batchInterval执行一次,可以做到动态改变广播变量. 为SparkStreaming中每一个Key维护一份state状态,通过更新函数对该key的状态不断更新. 二.具体细节         1.tr

是HA与updateStateByKey相结合的程序. 有点问题,有点奇怪,重启项目后运行没有问题,但是第三次启动的时候,就不会在打印数据了,有点问题. 1.程序 package com.stream.it import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.{SparkCon

一:使用场景 1.应用场景 数据的累加 一段时间内的数据的累加 2.说明 每个批次都输出自己批次的数据, 这个时候,可以使用这个API,使得他们之间产生联系. 3.说明2 在累加器的时候,起到的效果和这里的说明想法有些相同,都可以输出上一个批次的信息 二:程序 1.需要启动一些服务 需要使用hadoop 2.程序 package com.stream.it import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.spark.rdd.RDD

)(_+_) ) 查看是否存在,如果存在直接获取 )) ssc.checkpoint() )) //使用updateStateByKey 来更新状态 val stateDstream = wordDstream.updateStateByKey[Int](updateFunc) stateDstream.print() ssc.start() ssc.awaitTermination() }} ssc.checkPoint 如果在集群上运行会报出如下的错误: org.apache.spark.S