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Spark Streaming 实现数据实时统计案例

Spark 是一个基于内存式的分布式计算框架。具有高性能,高效可扩展,容错等优点。 今天讲解一下spark的流计算,其实它也不完全是实时的流计算,算是一种准实时的流计算。 上图讲解 运行环境:需要linux环境下的spark环境 本例用的centOS 6.5x64 因为需要使用TCP协议传输数据,所以需要安装一个nc插件。 安装方式: yum install ncxxx 或者挂载光盘安装 安装后启动nc -lk 9999 端口可以随便指定,最好是1024以上的就可以。 下面贴出代码 java版本的 importjava.util.Arrays; importjava.util.List; importorg.apache.spark.SparkConf; importorg.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; importorg.apache.spark.api.java.function.Function2; importorg.apache.spark.api.java.function.PairFunction; imp...

Spark Shuffle过程详细分析

在MapReduce中shuffle和Spark的shuffle的过程有一些区别。这里做一下具体的介绍。 Mapreduce的shuffle过程图解 Spark shuffle过程图解 注意:spark shuffle过程中没有分区和排序的过程,而且存储结果存储在内存中,所以速度要比mapreduce要快很多。 先就到这里吧,图解的说明应该比较清晰了。有问题欢迎留言 本文转自 ChinaUnicom110 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/xingyue2011/1951179

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