网络营销品牌推广,seo免费课程视频,wordpress 字体更换,微信推广费用一般多少一、Structure Streaming
结构化流是基于Spark SQL引擎构建的可伸缩且容错的流处理引擎。可以像对静态数据进行批处理计算一样#xff0c;来表示流计算。
当流数据继续到达时#xff0c;Spark SQL引擎将负责递增地#xff0c;连续地运行它并更新最终结果。可以在Scala来表示流计算。
当流数据继续到达时Spark SQL引擎将负责递增地连续地运行它并更新最终结果。可以在ScalaJavaPython或R中使用Dataset / DataFrame API来表示流聚合事件时间窗口流到批处理联接等。计算是在同一优化的Spark SQL引擎上执行的。最后该系统通过检查点和预写日志来确保端到端的一次容错保证。简而言之结构化流提供了快速可扩展容错端到端的精确一次流处理而用户无需推理流。
在内部默认情况下结构化流查询是使用微批量处理引擎处理的该引擎将数据流作为一系列小批量作业处理从而实现了低至100毫秒的端到端延迟以及一次精确的容错保证。但是从Spark 2.3开始我们引入了一种称为“连续处理”的新低延迟处理模式该模式可以实现一次最少保证的低至1毫秒的端到端延迟。在不更改查询中的Dataset / DataFrame操作的情况下您将能够根据应用程序需求选择模式。 二、Structure Streaming与Spark Streaming区别
1流模型
Spark StreamingSpark Streaming采用微批的处理方法。每一个批处理间隔的为一个批也就是一个RDD对RDD进行操作就可以源源不断的接收、处理数据。
Structured StreamingStructured Streaming将实时数据当做被连续追加的表。流上的每一条数据都类似于将一行新数据添加到表中。 “输出”定义为写到外部存储器的内容。可以在不同的模式下定义输出 完整模式-整个更新后的结果表将被写入外部存储器。由存储连接器决定如何处理整个表的写入。 追加模式-仅将自上次触发以来追加在结果表中的新行写入外部存储器。这仅适用于预期结果表中现有行不会更改的查询。 更新模式-仅自上次触发以来在结果表中已更新的行将被写入外部存储自Spark 2.1.1起可用。请注意这与完成模式的不同之处在于此模式仅输出自上次触发以来已更改的行。如果查询不包含聚合则等效于追加模式。
注意每种模式都适用于某些类型的查询。
2数据集API
Spark Streaming中的DStream编程接口是RDDStructured Streaming使用DataFrame和Dataset
3处理事件时间和延迟数据 Process Time流处理引擎接收到数据的时间Event Time数据产生的时间
Spark Streaming
Spark Streaming中由于其微批的概念会将一段时间内接收的数据放入一个批内进而对数据进行处理。划分批的时间是Process Time而不是Event TimeSpark Streaming没有提供对Event Time的支持。
Structured Streaming
Structured Streaming提供了基于事件时间处理数据的功能如果数据包含事件的时间戳就可以基于事件时间进行处理。
事件时间是嵌入数据本身的时间。对于许多应用程序您可能希望在此事件时间进行操作。
例如如果要获取每分钟由IoT设备生成的事件数则可能要使用生成数据的时间即数据中的事件时间而不是Spark收到的时间。他们。此事件时间在此模型中非常自然地表达-设备中的每个事件都是表中的一行而事件时间是该行中的列值。这允许基于窗口的聚合例如每分钟的事件数只是事件时间列上的一种特殊类型的分组和聚合-每个时间窗口都是一个组每行可以属于多个窗口/组。
由于Spark正在更新结果表因此它具有完全控制权可以在有较晚数据时更新旧聚合并可以清除旧聚合以限制中间状态数据的大小。
3容错性
两者在容错性都使用了checkpoint机制。
checkpoint通过设置检查点将数据保存到文件系统在出现出故障的时候进行数据恢复。
Spark Streaming
在spark streaming中如果程序的代码修改重新提交任务时是不能从checkpoint中恢复数据需要删除checkpoint目录。
Structured Streaming
在structured streaming中对于指定的代码修改操作不影响修改后从checkpoint中恢复数据。
4Output Sinks
Spark Streaming
Spark Streaming只提供Foreach sink
Structured Streaming
Structured Streaming提供File sink、Kafka sink、Foreach sink、Console sink、Memory sink 三、Structured Streaming例子
侦听TCP套接字的数据服务器接收到的文本数据的字数
SparkSession sparkSession SparkSession.builder().appName(structuredStreaming).getOrCreate();//创建输入数据源
DatasetRow lines spark.readStream().format(socket).option(host, localhost).option(port, 8100).load();//转换格式
DatasetString words lines.as(Encoders.STRING()).flatMap((FlatMapFunctionString, String) x - Arrays.asList(x.split( )).iterator(), Encoders.STRING());//统计
DatasetRow wordCounts words.groupBy(value).count();//创建输出流
StreamingQuery query wordCounts.writeStream().outputMode(complete).format(console).start();//等待结束
query.awaitTermination();
