大数据课程L6——网站流量项目的SparkStreaming

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了大数据课程L6——网站流量项目的SparkStreaming。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

文章作者邮箱:yugongshiye@sina.cn              地址:广东惠州

 ▲ 本章节目的

⚪ 了解网站流量项目的SparkStreaming概述;

⚪ 掌握网站流量项目的SparkStreaming实现 Wordcount 底层流程;

⚪ 掌握网站流量项目的SparkStreaming实现历史批次的累积处理;

⚪ 掌握网站流量项目的SparkStreaming滑动窗口机制;

⚪ 掌握网站流量项目的SparkStreaming入门练习;

一、 SparkStreaming概述

1. SparkStreaming概述

Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架,它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力,以吞吐量高和容错能力强著称。

目前做实时流计算的框架:

1. Storm。

2. SparkStreaming。

3. Flink。

大数据课程L6——网站流量项目的SparkStreaming,大数据

上图可以理解为 SparkStreaming 可以接收多种数据源数据,比如主流的 Kafka,然后经过 SparkStreaming 处理,将结果存到其他的应用系统中,比如 MySQL,HBase 等。

2. SparkStreaming实施流计算的过程

大数据课程L6——网站流量项目的SparkStreaming,大数据

上图所示,为 SparkStreaming 实时流计算的过程。我们总结如下知识点:

1. SparkStreaming 接收连续不断的数据流,然后将数据流离散化成一批一批的数据,然后底层是以批为单位进行处理。

2. SparkStreaming 的批大小由程序员自定义,单位是时间,比如秒或毫秒。所以每一批中的数据量是不尽相同的。

3. 由上述机制,决定了 SparkStreaming 在实时流处理过程中,吞吐量比较高(以批为单位进行处理),但是不能做到低延迟。

4. SparkStreaming 中的每一批数据,称为 DStream(离散化的数据流 Discretized-Stream)。

5. SparkStreaming 就是对每个 DStream 进行计算处理。DStream 底层就是一个 RDD。所以表面上是对 DStream 操作,但是底层仍然会转为对 RDD 的操作。即以往所学的 RDD 的操作,比如:map,flatMap,filter,reduceByKey 都可以用于 DStream。

6. 因为底层会转为 RDD 的操作,所以 SparkStreaming 在做流处理时,有天然的容错性保证。这是由 RDD 的容错机制来决定的。

3. 架构设计

SparkStreaming是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统,可以对多种数据源(如Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ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。

大数据课程L6——网站流量项目的SparkStreaming,大数据

Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业,也就是把Spark Streaming的输入数据按照batch size(如1秒)分成一段一段的数据DStream(Discretized-离散化 Stream),每一段数据都转换成Spark中的RDD(Resilient Distributed Dataset),然后将Spark Streaming中对DStream的Transformations操作变为针对Spark中对RDD文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-707736.html

到了这里,关于大数据课程L6——网站流量项目的SparkStreaming的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 大数据课程综合实验案例:网站用户行为分析

    大数据课程实验案例:网站用户行为分析,由厦门大学数据库实验室团队开发,旨在满足全国高校大数据教学对实验案例的迫切需求。本案例涉及数据预处理、存储、查询和可视化分析等数据处理全流程所涉及的各种典型操作,涵盖Linux、MySQL、Hadoop、HBase、Hive、Sqoop、R、Ec

    2024年02月06日
    浏览(118)
  • 大数据期末课程设计实验案例:网站用户行为分析

    大数据课程实验案例:网站用户行为分析 案例目的 1.熟悉Linux系统、MySQL、Hadoop、HBase、Hive、Sqoop、R、Eclipse等系统和软件的安装和使用; 2.了解大数据处理的基本流程; 3.熟悉数据预处理方法; 4.熟悉在不同类型数据库之间进行数据相互导入导出; 5.熟悉使用R语言进行可视化

    2024年02月05日
    浏览(44)
  • 大数据编程实验四:SparkStreaming编程

    通过实验掌握Spark Streaming的基本编程方法 熟悉利用Spark Streaming处理来自不同数据源的数据 熟悉DStream的各种转换操作 熟悉把DStream的数据输出保存到文本文件或MySQL数据库中 参照教材示例,利用Spark Streaming对不同类型数据源的数据进行处理 参照教材示例,完成DStream的两种有状

    2024年02月08日
    浏览(30)
  • 中北大学 - 信息对抗大三下学习课程设计(爬取招标网站,进行招标分析,数据保存execl中)

    中北大学信息安全技术爬虫课程设计 题目 5:招投标信息分析系统 (20050441 2005031113) 要求:文档内容至少包含系统结构、功能模块图、功能流程图、数据流图。实现语言不限。自动访问http://www.ccgp.gov.cn/获取信息 子题目 1:网络爬虫获取招标信息 要求:获取数据数量大于

    2024年02月11日
    浏览(36)
  • 海量数据处理项目-账号微服务和流量包数据库表+索引规范(下)

    海量数据处理项目-账号微服务和流量包数据库表+索引规范(下) 第2集 账号微服务和流量包数据库表+索引规范讲解《下》 简介:账号微服务和流量包数据库表+索引规范讲解 账号和流量包的关系:一对多 traffic流量包表 思考点 海量数据下每天免费次数怎么更新? 海量数据

    2024年03月26日
    浏览(81)
  • 如何制作数据可视化、数孪、安防、区域人流量识别+控制的项目?

    制作与数据可视化、数字孪生、安防、区域人群识别和控制以及其他类似计划相关的项目需要仔细规划和执行。建议遵循以下通用框架来有效地开发这些项目: 定义项目目标:清楚地阐明项目目的和目标。确定要解决的具体问题、期望的结果以及衡量成功的关键绩效指标 (

    2024年02月09日
    浏览(42)
  • SparkStreaming学习——读取socket的数据和kafka生产者的消息

    目录 一、Spark Streaming概述 二、添加依赖 三、配置log4j 1.依赖下载好后打开IDEA最左侧的外部库 2.找到spark-core 3.找到apache.spark目录 4.找到log4j-defaults.properties文件 5.将该文件放在资源目录下,并修改文件名 6.修改log4j.properties第19行的内容 四、Spark Streaming读取Socket数据流 1.代码编

    2023年04月27日
    浏览(36)
  • google网站流量怎么获取?

    流量是一个综合性的指标,可以说做网站就是为了相关流量,一个网站流量都没有,那其实就跟摆饰品没什么区别 而想从谷歌这个搜索引擎里获取流量,一般都分为两种方式,一种是网站seo,另一种自然就是投广告,广告跟seo,完全就是两种不同的思路 如果您的网站只有一

    2024年01月19日
    浏览(32)
  • 数据结构课程设计——项目2:校园导游咨询

    【问题描述】 设计一个校园导游程序,为来访的客人提供各种信息查询服务。 【基本要求】 设计你所在学校的校园平面图,所含景点不少于10个.以图中顶点表示校 内各景点,存放景点名称、代号、简介 等信息;以边表示路径,存放路径长度等相关信息。 为来访客人提供图中任

    2024年02月02日
    浏览(66)
  • 阿里云——超大流量网站的负载均衡

    作者简介:一名云计算网络运维人员、每天分享网络与运维的技术与干货。   座右铭:低头赶路,敬事如仪 个人主页: 网络豆的主页​​​​​ 1.了解负载均衡的概念和工作原理 2.熟悉负载均衡和云上负载均衡的区别 3.掌握云负载均衡的基本功能和使用场景 4.熟悉云负载均

    2024年02月12日
    浏览(45)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包