与RDD 类似，spark Streaming 也可以让开发人员手动控制，将数据流中的数据持久化到内存中。对DStream 调用persist ( ) 方法，就可以让spark Streaming 自动将该数据流中的所有…

文章地址：http://www.haha174.top/article/details/254946 transform 操作，应用在DStream 上时，可以用于执行任意的RDD 到RDD 转换的操作。他可以用于实现，…

Output Operations将DStream的数据推送到外部系统，如数据库或文件系统。类似于RDD的惰性求值，输出操作才会触发计算的实际执行。 print() 在驱动器程序中打印每个批次中的前十个元素，通常用于调试…

Spark Streaming内部的基本工作原理如下：接收实时输入数据流，然后将数据拆分成多个batch，比如每收集1秒的数据封装为一个batch，然后将每个batch交给Spark的计算引擎进行处理，最后会生产出一个结…

DStream 对DStream实施map,filter等操作操作，会转换成另外一个DStream，也就是说DStream也有依赖关系DStream是一组连续的RDD序列，实际上就是在时间维度上对RDD集合的封装，DSt…

DStream 转换操作包括：无状态转换、有状态转换。 无状态转换：每个批次的处理不依赖于之前批次的数据。 有状态转换：当前批次的处理需要使用 之前批次的数据或者中间结果。有状态转换包括基于 滑动窗口的转换 和 追踪状态…

Dstream 是一个 rdd的队列。 当spark stream 窗口函数的间隔不是batchDuration的倍数时会报错。 Exception in thread "main" java.lang.Exceptio…

0x00 前言 本篇是Spark源码解析的第二篇，主要通过源码分析Spark Streaming设计中最重要的一个概念——DStream。 本篇主要来分析Spark Streaming中的Dstream，重要性不必多讲，…