Spark生态之Spark Streaming-低调大师

Spark生态之Spark Streaming

2017-11-13 570

批处理 & 流处理

为什么需要流处理---更多场景需要？

越来越多的应用需要大规模数据下的实时计算能力

实时舆情分析

Spark Core & RDD本质上是离线运算

val conf=new SparkConf().setAppName("myWordCount")
            val sc=new SparkContext(conf)
            //读取数据
            val lines=sc.textFile(input)
            //进行相关计算
            val resultRdd=lines
                .flatMap(_.split(" "))
                .map((_,1))
                .reduceByKey(_+_)
            //保存结果
            resultRdd.saveAsTextFile(output)

Spark Streaming是什么

　　Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream processing of live data streams

本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5728619.html，如需转载请自行联系原作者

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MongoDB MapReduce

MapReduce应该算是MongoDB操作中比较复杂的了，自己开始理解的时候还是动了动脑子的，所以记录在此！命令语法：详细看 db.runCommand( { mapreduce : 字符串，集合名, map : 函数,见下文 reduce : 函数，见下文 [, query : 文档，发往map函数前先给过渡文档] [, sort : 文档，发往map函数前先给文档排序] [, limit : 整数，发往map函数的文档数量上限] [, out : 字符串，统计结果保存的集合] [, keeptemp: 布尔值，链接关闭时临时结果集合是否保存] [, finalize : 函数，将reduce的结果送给这个函数，做最后的处理] [, scope : 文档,js代码中要用到的变量] [, jsMode : 布尔值，是否减少执行过程中BSON和JS的转换，默认 true ] //注：false时 BSON-->JS-->map-->BSON-->JS-->reduce-->BSON,可处理非常大的mapreduce,<b...

2017-11-14

604

al sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // 在这里引入 sqlContext 下所有的方法就可以直接用 sql 方法进行查询 import sqlContext._ case class Person(name: String, age: Int) // 下面的 people 是含有 case 类型数据的 RDD，会默认由 Scala 的 implicit 机制将 RDD 转换为 SchemaRDD， SchemaRDD 是 SparkSQL 中的核心 RDD val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt").map(_. split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt)) // 在内存的元数据中注册表信息，这样一个 Spark SQL 表就创建完成了 people.registerAsTable("people") // sql 语句就会触发上面分析的 Spark SQL...

2017-11-14

530

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