Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON...而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的终端的相关工作，Spark SQL对JSON数据的支持是从1.1版本开始发布，并且在Spark 1.2版本中进行了加强。...SQL中对JSON的支持 Spark SQL提供了内置的语法来查询这些JSON数据，并且在读写过程中自动地推断出JSON数据的模式。...Spark SQL可以解析出JSON数据中嵌套的字段，并且允许用户直接访问这些字段，而不需要任何显示的转换操作。...指定的模式可以是固定数据集的一个子集，也可以包含JSON数据集中不存在的字段。 当用户创建好代表JSON数据集的表时，用户可以很简单地利用SQL来对这个JSON数据集进行查询，就像你查询普通的表一样。
Index Structured Streaming模型 API的使用 创建 DataFrame 基本查询操作 基于事件时间的时间窗口操作 延迟数据与水印 结果流输出 上一篇文章里，总结了Spark 的两个常用的库...（Spark SQL和Spark Streaming），可以点击这里进行回顾。...，创建一个时间窗口长度为1分钟，滑动间隔为10秒的window，然后把输入的词语根据window和词语本身聚合，统计每个window内每个词语的数量，选取Top10返回即可。...当然数据不可能一直缓存在内存中，上一次我们学习到水印这个说法，就是系统允许一段时间内保存历史的聚合结果，当超出这个时间范围则内清除。 words = ......5、结果流输出 当我们完成了各项处理，是时候把结果输出数给别人，这里支持多种方式，如硬盘文件、Kafka、console和内存等。
最初接触这个概念是在Spark Structured Streaming中，一直无法理解水印的作用。直到使用了一段时间Flink之后，对实时流处理有了一定的理解，才想清楚其中的缘由。...接下来就来介绍下Flink中的时间和水印，以及基于时间特性支持的窗口处理。...1 时间和水印 1.1 介绍 Flink支持不同的时间类型： 事件时间：事件发生的时间，是设备生产或存储事件的时间，一般都直接存储在事件上，比如Mysql Binglog中的修改时间；或者用户访问日志的访问时间等...水印策略：每当事件延迟到达时，这些延迟都不是固定的，一种简单的方式是按照最大的延迟事件来判断。对于大部分的应用，这种固定水印都可以工作的比较好。...注意，滚动窗口和滑动窗口都支持偏移值的参数配置。
，coGroup、Join等算子的讲解与应用；窗口Window与水印Watermark种类和机制的实例讲解；最后到写入Hbase的Sink实现，整个程序生命周期把Flink常用的大部分知识点全覆盖串联讲解...Window 是支持时间和数据驱动的 以时间为单位的 Time Window，如：每 30 秒钟、每 1 分钟等 以数据的数量为单位的 Count Window，如：每 100 个元素 通用的窗口模型：...滚动窗口(tumbling window，没有重叠) 滑动窗口(sliding window，有重叠) 会话窗口(session window，中间有一个不活动的间隙) 滚动窗口 滚动窗口分配器元素分配给固定窗口大小的窗口...滑动窗口分配器同样地将元素分配给固定窗口大小的窗口，窗口内元素有可能重叠，有窗口大小和滑动频率两个参数。...与滚动窗口和滑动窗口不同的是，会话窗口不会重叠， 也没有固定的开始和结束时间。
希望通过数据计算的结果，和批处理类似，构建直方图，计算总和，训练机器学习等等。 在哪里计算？ 事件时间窗口可以回答这个问题，比如之前提到的（固定，滑动，会话），当然这个时间也可能是处理时间。...这就需要窗口。 Where：windowing 还记得我们之前提过的三种窗口，固定，滑动，会话。 ? 图四 三种窗口 我们用刚才的例子，将其固定为两分钟的窗口。...这些例子突出了水印的两个缺点： 太慢：如果因为网络等原因导致有数据未处理时，只能延迟输出结果。...会话是数据驱动窗口的一个示例：窗口的位置和大小是输入数据本身的直接结果，而不是基于某些预定义模式在时间内，如固定窗口和滑动窗口。...会话也是未对齐窗口的示例，即，不是均匀地跨数据应用的窗口，而是仅对数据的特定子集（例如，每个用户）。这与固定窗口和滑动窗口等对齐窗口形成对比，后者通常均匀地应用于数据。 ?
希望通过数据计算的结果，和批处理类似，构建直方图，计算总和，训练机器学习等等。 在哪里计算？事件时间窗口可以回答这个问题，比如之前提到的（固定，滑动，会话），当然这个时间也可能是处理时间。...这就需要窗口。 Where：windowing 还记得我们之前提过的三种窗口，固定，滑动，会话。 ? 图四 三种窗口 我们用刚才的例子，将其固定为两分钟的窗口。...这些例子突出了水印的两个缺点： 太慢：如果因为网络等原因导致有数据未处理时，只能延迟输出结果。...会话是数据驱动窗口的一个示例：窗口的位置和大小是输入数据本身的直接结果，而不是基于某些预定义模式在时间内，如固定窗口和滑动窗口。...会话也是未对齐窗口的示例，即，不是均匀地跨数据应用的窗口，而是仅对数据的特定子集（例如，每个用户）。这与固定窗口和滑动窗口等对齐窗口形成对比，后者通常均匀地应用于数据。 ?
目前，Flink以流式计算引擎为基础，同样也支持批处理，并且提供了SQL、复杂事件处理CEP、机器学习、图计算等更高级的数据处理场景。...计数窗口（Count Window）：分为滚动计数窗口和滑动计数窗口。 滚动计数窗口：累积固定个数的元素即视为一个窗口，该类型的窗口无法像时间窗口一样事先切分好。...滑动计数窗口：累积固定个数的元素视为一个窗口，每超过一定个数的原则个数，则产生一个新的窗口。 时间窗口（（Time Window）：分为滚动时间窗口和滑动时间窗口。...滚动时间窗口：表示在时间上按照事先约定的窗口大小切分的窗口，窗口之间不会相互重叠。 滑动时间窗口：表示在时间上按照事先约定的窗口大小、滑动步长切分的窗口，滑动窗口之间可能会存在相互重叠的情况。...水印 Wartermark 水印用于处理乱序事件。数据总是可能因为各种原因导致延迟，比如网络延迟、数据乱序、背压、failover等。
---- 事件时间窗口分析 在SparkStreaming中窗口统计分析：Window Operation（设置窗口大小WindowInterval和滑动大小SlideInterval），按照Streaming...查看类TimeWindowing源码中生成窗口规则： org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.TimeWindowing // 窗口个数 /* 最大的窗口数...) - (最大窗口数×滑动步长)】作为"初始窗口"的开始时间，然后按照窗口滑动宽度逐渐向时间轴前方推进，直到某个窗口不再包含该event-time 为止，最终以"初始窗口"与"结束窗口"之间的若干个窗口作为最终生成的...相比一大特性就是支持基于数据中的时间戳的数据处理。...翻译：让Spark SQL引擎自动追踪数据中当前事件时间EventTime，依据规则清除旧的状态数据。
滑动窗口（Sliding Window）滑动窗口是固定窗口的更广义的一种形式，滑动窗口由固定的窗口长度和滑动间隔组成。...一个数据可以被统计多次，滑动间隔、窗口长度是某个数值的整数倍滑动窗口分配器将元素分配到固定长度的窗口中，与滚动窗口类似，窗口的大小由窗口大小参数来配置，另一个窗口滑动参数控制滑动窗口开始的频率。...session 窗口分配器通过 session 活动来对元素进行分组，session 窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况，相反，当它在一个固定的时间周期内不再收到元素...与常规 SQL 语言中将查询指定为字符串不同，Table API 查询是以 Java 或 Scala 中的语言嵌入样式来定义的，具有 IDE 支持如:自动完成和语法检测;允许以非常直观的方式组合关系运算符的查询...Flink SQL 的支持是基于实现了SQL标准的 Apache Calcite。
一、滚动窗口（Tumbling Windows） 滚动窗口有固定的大小，是一种对数据进行均匀切片的划分方式。窗口之间没有重叠，也不会有间隔，是“首尾相接”的状态。...图片在sparkstreaming中，滚动窗口需要设置窗口大小和滑动间隔，窗口大小和滑动间隔都是StreamingContext的间隔时间的倍数，同时窗口大小和滑动间隔相等，如：.window(Seconds...：需要设置窗口大小和滑动间隔，窗口大小和滑动间隔都是StreamingContext的间隔时间的倍数，同时窗口大小和滑动间隔相等。...3分钟的时间窗口和3分钟的滑动大小，运行结果可以看出数据没有出现重叠，实现了滚动窗口的效果：图片二、滑动窗口（Sliding Windows）与滚动窗口类似，滑动窗口的大小也是固定的。...图片在sparkstreaming中，滑动窗口需要设置窗口大小和滑动间隔，窗口大小和滑动间隔都是StreamingContext的间隔时间的倍数，同时窗口大小和滑动间隔不相等，如：.window(Seconds
滑动窗口（Sliding Window） 滑动窗口是固定窗口的更广义的一种形式，滑动窗口由固定的窗口长度和滑动间隔组成。...一个数据可以被统计多次，滑动间隔、窗口长度是某个数值的整数倍 滑动窗口分配器将元素分配到固定长度的窗口中，与滚动窗口类似，窗口的大小由窗口大小参数来配置，另一个窗口滑动参数控制滑动窗口开始的频率。...session 窗口分配器通过 session 活动来对元素进行分组，session 窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况，相反，当它在一个固定的时间周期内不再收到元素...Flink SQL 的支持是基于实现了SQL标准的 Apache Calcite。...仍然是最主要的分析工具，使用dsl当然也能完成业务分析，但是灵活性，简易性上都不及sql。
不要担心为历史数据使用不同的引擎。 Spark SQL 数据类型 Spark SQL 支持多种数据类型，包括数字类型、字符串类型、二进制类型、布尔类型、日期时间类型和区间类型等。...Spark SQL 数据源 Spark SQL 支持多种数据源，包括 Parquet、JSON、CSV、JDBC、Hive 等。...窗口函数 在 Spark Streaming 中，窗口函数用于对 DStream 中的数据进行窗口化处理。它允许你对一段时间内的数据进行聚合操作。...Spark Streaming 提供了多种窗口函数，包括： window：返回一个新的 DStream，它包含了原始 DStream 中指定窗口大小和滑动间隔的数据。...Structured Streaming 同样支持 DSL 和 SQL 语法。
Spark SQLSpark SQL 是一个用于处理结构化数据的 Spark 组件。它允许使用 SQL 语句查询数据。Spark 支持多种数据源，包括 Hive 表、Parquet 和 JSON 等。...不要担心为历史数据使用不同的引擎。Spark SQL 数据类型Spark SQL 支持多种数据类型，包括数字类型、字符串类型、二进制类型、布尔类型、日期时间类型和区间类型等。...Spark SQL 数据源Spark SQL 支持多种数据源，包括 Parquet、JSON、CSV、JDBC、Hive 等。...Spark Streaming 提供了多种窗口函数，包括：window：返回一个新的 DStream，它包含了原始 DStream 中指定窗口大小和滑动间隔的数据。...Structured Streaming 同样支持 DSL 和 SQL 语法。
窗口 除了一些无状态的计算逻辑（如过滤，映射等），经常需要把无边界的数据集切分成有限的数据片以便于后续聚合处理（比如统计最近5分钟的XX等），窗口就应用于这类逻辑中，常见的窗口包括： fixed window...，固定窗口，按固定的窗口大小定义，比如每小时、天的统计逻辑。...sliding window，滑动窗口，除了窗口大小，还需要一个滑动周期，比如小时窗口，每5分钟滑动一次。固定窗口可以看做是滑动窗口的特例，即窗口大小和滑动周期相等。...这是一套构建在Spark SQL引擎上的流计算方案，它的突出优势是： 统一了流、批的编程模型 支持基于event_time的时间窗口的处理逻辑 基本概念 以表的方式对待流式数据，数据流被看做是一张无界的...数据包含两个维度（即无界表中的两列），timestamp（即事件时间）和word，我们要基于事件时间，做一个滑动窗口（窗口大小10min，滑动周期5min）的wordcount逻辑。
我们的特征描述语言是什么？其实是针对机器学习场景中定制的 DSL，有针对这种语法的编译器和解析器。...第 3 行是单行计算特征，很简单，像大家用过的 Spark 或 Python 都包含了很多特征计算，如内置支持日期处理；像条件表达式这类复杂的计算，大家可以用 SQL 或者 Spark。...另外，我们自己跟标准窗口不一样的部分是根据科学家反馈设计跨表的窗口计算、拼表计算特征、特殊拼表特征也可以在 DSL 中描述。 ? 为什么要设计DSL？...首先，机器学习产品中数据处理的逻辑是固定的，它跟 SQL 不一样。SQL是通用数据处理语言，很多方法是标准 SQL 中没有的，对条件表达式的处理或某种时间特征的计算，都是通过自定义来支持的。...SQL是目前最流行的数据处理语言，可以对全表做Partion分区，分区后可以排序或者做聚合计算，也可以做全表的数据处理，但标准的 SQL 是没办法上线的，有很多 支持SQL 的系统，如 MySQL、Spark
Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。...数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如：map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在很多地方，如HDFS，数据库等。...3.Window Operations Window Operations有点类似于Storm中的State，可以设置窗口的大小和滑动窗口的间隔来动态的获取当前Steaming的允许状态 ? ...hadoop world spark world flume world hello world 看第二行的窗口是否进行计数计算； ---- 1、Spark SQL and DataFrame a...在Spark SQL中SQLContext是创建DataFrames和执行SQL的入口，在spark-1.5.2中已经内置了一个sqlContext： 1.在本地创建一个文件，有三列，分别是id、name
MapReduce 和 Spark 等批数据处理系统已经很好地解决了在高延迟的场景下的需求，目前低延迟的流式处理和增量计算是主要的发展方向。...流处理系统提供的常见的窗口类型有： 固定窗口(Fixed Window)：长度固定的窗口，每个窗口一个紧跟着一个将时间维度划分成片段 滑动窗口(Sliding Window)：长度固定，但每个窗口的开始时间相比于前一个窗口都有一个固定的时间偏移...这些窗口的开始时间、 持续长度等都会变化。这类窗口用于用户追踪、线索跟踪等场景十分有效 ?...事实上，有些系统只支持窗口内的 Stream Join。 值得注意的是，窗口和水印是两个不同的概念。一个窗口的结束时间已经过去， 并不意味着这个窗口不能再接收迟到的落入这个窗口的消息。...从 SQL 的语义上来讲，Flink 的 SQL 也实现了窗口语义，它们分别是: TUMBLE 函数提供了固定窗口 HOP 函数提供了滑动窗口 SESSION 函数提供了会话窗口 当这些函数出现在 Group
0、数据源（Source） 支持4种数据源：TCP Socket（最简单）、Kafka Source（最常用） - File Source：监控某个目录，当目录中有新的文件时，以流的方式读取数据...UV，唯一访客数 2、案例：物联网数据实时分析 模拟产生监控数据 DSL和SQL进行实时流式数据分析 熟悉SparkSQL中数据分析API或函数使用 3、窗口统计分析：基于事件时间EvnetTime...）是Spark 2.3中引入的一种新的实验性流执行模式，可实现低的（~1 ms）端到端延迟，并且至少具有一次容错保证。...基于事件时间窗口分析： 第一点、按照窗口大小和滑动大小对流式数据进行分组，划分为一个个组（窗口） 第二点、按照业务，对每个组（窗口）中数据进行聚合统计分析 StructuredStreaming中...event-time 窗口生成 Structured Streaming中如何依据EventTime事件时间生成窗口的呢？
滑动窗口（Sliding Windows） 滑动窗口的大小固定，但窗口之间不是首尾相接，而有部分重合。同样，滑动窗口也可以基于时间和计算定义。 滑动窗口的参数有两个：窗口大小和滑动步长。...滑动步长是固定的。...或DataSet数据集，也可以将DataSteam或DataSet数据集转换成Table，这和Spark中的DataFrame和RDD的关系类似 2.修改Table中字段名 Flink支持把自定义POJOs...Flink SQL 支持 ANSI SQL 标准，并提供了许多扩展和优化来适应流式处理和批处理场景。...它能够处理无界数据流，具备事件时间和处理时间的语义，支持窗口、聚合、连接等常见的数据操作，还提供了丰富的内置函数和扩展插件机制。
( Window)操作 B.支持有状态计算的 Exactly-once语义 C.支持基于轻量级分布式快照( Snapshot)实现的容错 D.支持程序自动优化:避免特定情况下shue、排序等昂贵操作...Table API，对结构化数据进 行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类 SQL 的 DSL 对关系表进行各种查询操作，支 持 Java 和 Scala。...8.Flink 中对窗口的支持包括哪几种？...这种窗口我们称为滑动时间窗 口（Sliding Time Window）。在滑窗中，一个元素可以对应多个窗口。...资源调优即是对作业中的 Operator 的并发数 （parallelism）、CPU（core）、堆内存（heap_memory）等参数进行调优。
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