SparkStreaming窗口函数的原理

2020-07-30 10:14发布

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佐小一
2楼 · 2020-07-30 10:16

 窗口函数就是在原来定义的SparkStreaming计算批次大小的基础上再次进行封装，每次计算多个批次的数据，同时还需要传递一个滑动步长的参数，用来设置当次计算任务完成之后下一次从什么地方开始计算。

图中time1就是SparkStreaming计算批次大小，虚线框以及实线大框就是窗口的大小，必须为批次的整数倍。虚线框到大实线框的距离（相隔多少批次），就是滑动步长。


雨陵西 - 每一代青年都有自己的际遇和机缘
3楼 · 2021-09-03 11:33

窗口函数就是在原来定义的SparkStreaming计算批次大小的基础上再次进行封装,每次计算多个批次的数据,同时还需要传递一个滑动步长的参数,用来设置当次计算任务完成之后下一次从什么地方开始计算

征戰撩四汸
4楼 · 2021-09-10 14:20

目前而言SparkStreaming 主要支持以下三种业务场景

1、无状态操作：只关注当前批次中的实时数据，例如：

  商机标题分类，分类http请求端 -> kafka -> Spark Streaming -> http请求端Map -> 响应结果

   网库Nginx访问日志收集，flume->kafka -> Spark Streaming -> hive/hdfs

  数据同步，网库主站数据通过“主站”->kafka->Spark Streaming -> hive/hdfs


2、有状态操作：对有状态的DStream进行操作时,需要依赖之前的数据 除了当前新生成的小批次数据，但还需要用到以前所生成的所有的历史数据。新生成的数据与历史数据合并成一份流水表的全量数据例如:

实时统计网库各个站点总的访问量

实时统计网库每个商品的总浏览量，交易量，交易额


3、窗口操作：定时对指定时间段范围内的DStream数据进行操作，例如：

网库主站的恶意访问、爬虫，每10分钟统计30分钟内访问次数最多的用户

使用窗口必须指定两个参数：

  • 窗口长度 ： window length 窗口的实际长度(上图，窗口的长度为3个时间单位)

  • 滑动步长： sliding interval 滑动的步长或者间距（上图，窗口滑动的步长为2个时间内容）


请叫我雷锋叔叔啊
5楼 · 2021-09-16 18:09

题主示例代码中 testData 这个 RDD 的类型是已经确定为 RDD[(String, Int)]，然后通过 RDD.rddToRDDPairFunctions 这个隐式类型转换转为 PairRDDFunctions[String, Int]，从而获得 reduceByKey 和 combineByKey 这两个 methods。

freediandianer
6楼 · 2021-10-13 16:51

SparkStreaming是Spark核心API的一个扩展，具有高吞吐量和容错能力的实时流数据处理系统，可以对多种数据源（如Kdfka、Flume、Twitter、Zero和TCP 套接字）进行类似Map、Reduce和Join等复杂操作，并将结果保存到外部文件系统、数据库或应用到实时仪表盘。


在这里插入图片描述


Spark Streaming在内部处理的机制原理是：先接受实时流的数据，并根据一定的时间间隔拆分成一批批的数据，这些批数据在Spark内核对应一个RDD实例，因此，流数据的DStream可以看成一组RDDs，然后通过调用Spark核心的作业处理这些批数据，最终得到处理后的一批批结果数据。


希希
7楼 · 2021-10-17 22:04

窗口函数就是在原来定义的SparkStreaming计算批次大小的基础上再次进行封装,每次计算多个批次的数据,同时还需要传递一个滑动步长的参数,用来设置当次计算任务完成之后下一次从什么地方开始计算。

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