`
m635674608
  • 浏览: 5027894 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 南京
社区版块
存档分类
最新评论

SparkStreaming之基本数据源输入

 
阅读更多

输入DStreams表示从数据源获取的原始数据流。Spark Streaming拥有两类数据源
(1)基本源(Basic sources):这些源在StreamingContext API中直接可用。例如文件系统、套接字连接、

Akka的actor等。
(2)高级源(Advanced sources):这些源包括Kafka,Flume,Kinesis,Twitter等等。

1、基本数据源输入源码

 

SparkStream 对于外部的数据输入源,一共有下面几种:

(1)用户自定义的数据源:receiverStream

(2)根据TCP协议的数据源: socketTextStream、socketStream

(3)网络数据源:rawSocketStream

(4)hadoop文件系统输入源:fileStream、textFileStream、binaryRecordsStream

 

(5)其他输入源(队列形式的RDD):queueStream

 

http://blog.csdn.net/legotime/article/details/51836036

分享到:
评论

相关推荐

    扶剑-Spark Streaming Spark流数据

    DStream是通过输入DStream得到的,输入DStream是从各种流式数据源中读取数据,例如Kafka、HDFS、Flume等。 5. **Spark Streaming操作:** 包括Transformation操作和Output操作。Transformation操作可以实现数据的...

    spark streaming相关15篇论文,包含几篇硕士论文,包含几篇期刊论,有的结合自然语言处理

    首先,Spark Streaming 提供了一个可扩展且容错的框架,能够处理来自多个源的高吞吐量数据流,如Kafka、Flume或Twitter。这些论文可能会详细讨论如何配置和优化Spark Streaming以处理大数据量的实时输入。 在自然...

    【SparkStreaming篇02】SparkStreaming之Dstream创建1

    DStream可以由多种方式创建,包括从基本的数据源(如Kafka、Flume、HDFS等)或通过转换现有DStream。本文主要介绍了两种创建DStream的方法:通过RDD队列和自定义数据源。 1. **通过RDD队列创建DStream**: 在这个...

    Flume push数据到SparkStreaming

    标题中的“Flume push数据到SparkStreaming”是指在大数据处理领域中,使用Apache Flume将实时数据流推送到Apache Spark Streaming进行进一步的实时分析和处理的过程。这两个组件都是Apache Hadoop生态系统的重要...

    spark Streaming原理和实战

    Spark Streaming支持多种数据源,包括但不限于: - **Kafka**: 常用于消息队列,适合处理大量实时数据流。 - **Flume**: 主要用于日志收集系统,支持大量的数据源类型。 - **Twitter**: 可以通过Twitter API获取...

    06Spark Streaming原理和实践

    这种方式使得Spark Streaming能够利用Spark的强大处理能力来处理实时数据流,同时也保持了Spark的灵活性和可扩展性。 ##### 2. 三种运用场景 - **实时分析**:如实时日志分析、社交网络数据的实时分析等。 - **流式...

    Flink,Storm,Spark Streaming三种流框架的对比分析

    Flink、Storm、Spark Streaming三种流框架的对比分析 Flink架构及特性分析 Flink是一个原生的流处理系统,提供高级的API。Flink也提供API来像Spark一样进行批处理,但两者处理的基础是完全不同的。Flink把批处理...

    spark-streaming课堂讲义.docx

    SparkStreaming 的基本工作原理是将实时数据流分割成多个时间窗口(micro-batches),然后使用 Spark Core 的并行和分布式处理能力对每个批次进行计算。这种方式既保留了 Spark 的内存计算优势,也实现了对实时数据...

    SparkStreaming原理介绍

    1. **输入数据源**:如 Kafka、Flume、Twitter 等,Spark Streaming 支持从多种数据源接收数据。 2. **DStream**:Spark Streaming 中的基本抽象单元,表示离散化的数据流。每一个 DStream 由一系列 RDD 组成。 3. *...

    流式计算组件Spark Streaming使用

    Spark Streaming的基本架构包含三个主要组件:输入数据源、StreamingContext和输出结果。输入数据源如文件系统、socket连接、Akka actors以及高级数据源如Kafka、Flume、Kinesis和Twitter。StreamingContext是所有流...

    03_尚硅谷大数据技术之SparkStreaming1

    Spark Streaming 支持多种数据输入源,如 Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ 和基于 TCP 的套接字,允许数据流入后使用 Spark 的核心操作,如 map、reduce、join 和 window 进行处理。处理结果可以存储在多种系统中,...

    基于Spark Streaming将图片以流的方式写入HDFS分布式文件系统.zip

    首先,我们需要设置Spark Streaming接收数据源。在电商环境中,图片数据可能来源于各种接口,如用户上传、商品图片服务器等。这些数据可以通过Kafka、Flume或TCP Socket等方式输入到Spark Streaming。在代码_...

    Spark Streaming解析

    - **基本数据源**:如 Flume、Kafka 或 HDFS。 - **高级数据源**:更复杂的数据源,可能需要额外的配置或定制化处理。 每种数据源都有其特定的创建方法,例如: ```java // 从 Kafka 创建 DStream DStream<String>...

    Spark-Streaming编程指南.docx

    2. **定义数据源**:Spark Streaming 支持多种数据源,包括 Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ 和 TCP Socket。例如,创建一个监听特定端口的 DStream: ```scala val lines = ssc.socketTextStream(serverIP, server...

    sparkStreaming实战学习资料

    - **通过读取外部数据源**:如使用`sc.textFile("hdfs://path/to/file")`来从HDFS中读取文本文件。 - **从现有集合转换**:也可以使用`sc.parallelize(List(...))`直接从程序中的集合创建RDD,这种方式通常用于测试...

    Spark 练习题-数据

    RDD是Spark的基本数据抽象,它是不可变的、分区的、容错的。你可以通过Spark API创建、转换和操作RDD,例如map、filter、reduceByKey等操作。 3. **DataFrame和Dataset** DataFrame是Spark SQL引入的,它提供了更...

    Apress.Pro.Spark.Streaming.The.Zen.of.Real-Time.A

    《Apress.Pro.Spark.Streaming.The.Zen.of.Real-Time.A》这本书主要聚焦于Apache Spark Streaming这一实时数据处理框架,深入探讨了如何利用Spark Streaming构建高效、可靠的实时数据处理系统。Spark Streaming是...

    scala开发spark代码

    `sparkstreamingsource`和`sparkstreaming`两个文件可能包含了创建输入源、定义转换操作(例如,过滤、聚合)和输出操作的示例,用于处理连续的数据流。 4. **Spark RDD(弹性分布式数据集)**: 虽然RDD在Spark 2.x...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics