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Spark 2.0 Structured Streaming 分析

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 代码的形态如下: val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount") //构建StreamingContext val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) //获取输入源 val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) //逻辑计算 val wordCounts = lines.flatMap(_.split(" ")). map(word => (wor...

elasticsearch-sql 增加 jdbc支持

增加该功能,纯粹是在关issue的时候看到了第一个issue,参看 Is there any plan for JDBC drivers?。 大家讨论的时候,提供了两个选择,一个是apache calcite, 另外一个是利用 alibaba 的jdbc 连接池 druid。最后我选择了使用druid 来完成。为啥不用第一个的原因如下: I have tried calcite to add this feature to es-sql. It's proved to be unsuitable. calcite kind like spark datasource API which provide scanTable,filterTabe,translateTable which means you cannot access original sql(Raw SQL) but some expressions . Also, this means join ,group by action are all done in calcite which really impact p...

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