flatMap算子,在java中,接收的参数是FlatMapFunction,我们需要自己定义FlatMapFunction的第二个泛型类型,即,代表了返回的新元素的类型 call()方法,返回的类型,不是U,而是Iterable,这里的U也与第二个泛型类型相同 flatMap其实就是,接收原始RDD中的每个元素,并进行各种逻辑的计算和处理,返回可以返回多个元素
Spark中默认有两大类算子,Transformation(转换算子),懒执行。action算子,立即执行,有一个action算子 ,就有一个job。
今天分享一篇SparkStreaming常用的算子transform和updateStateByKey。
HDFS文件 基于HDFS文件的实时计算,其实就是,监控一个HDFS目录,只要其中有新文件出现,就实时处理。相当于处理实时的文件流。 streamingContext.fileStream<KeyClass, ValueClass, InputFormatClass>(dataDirectory) streamingContext.fileStreamKeyClass, ValueClass, InputFormatClass Spark Streaming会监视指定的HDFS目录,并且处理出现在目录中的文件。要注意的是,所有放入HDFS目录中的文件,都必须有相同的格式;必须使用移动或者重命名的方式,将文件移入目录;一旦处理之后,文件的内容即使改变,也不会再处理了;基于HDFS文件的数据源是没有Receiver的,因此不会占用一个cpu core。
基于Receiver的方式 这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。
1、map:将集合中每个元素乘以2 2、filter:过滤出集合中的偶数 3、flatMap:将行拆分为单词 4、groupByKey:将每个班级的成绩进行分组 5、reduceByKey:统计每个班级的总分 6、sortByKey:将学生分数进行排序 7、join:打印每个学生的成绩 8、cogroup:打印每个学生的成绩
updateStateByKey操作,可以让我们为每个key维护一份state,并持续不断的更新该state。 1、首先,要定义一个state,可以是任意的数据类型; 2、其次,要定义state更新函数——指定一个函数如何使用之前的state和新值来更新state。
需求: 1、对文本文件内的每个单词都统计出其出现的次数。 2、按照每个单词出现次数的数量,降序排列。 分析:(hello,5),(me,10),(you,3)
SparkStreaming是流式处理框架,是Spark API的扩展,支持可扩展、高吞吐量、容错的实时数据流处理,实时数据的来源可以是:Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets,并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据。例如:map,reduce,join,window 。最终,处理后的数据可以存放在文件系统,数据库等,方便实时展现。
这种新的不基于Receiver的直接方式,是在Spark 1.3中引入的,从而能够确保更加健壮的机制。替代掉使用Receiver来接收数据后,这种方式会周期性地查询Kafka,来获得每个topic+partition的最新的offset,从而定义每个batch的offset的范围。当处理数据的job启动时,就会使用Kafka的简单consumer api来获取Kafka指定offset范围的数据。
1、安装nc工具:yum install nc 2、开发实时wordcount程序
总结下来不难发现,使用Flink的算子必须进行自定义,自定义时可以使用Lambda表达式,也可以继承并重写函数类。本文将带大家阅读一些Flink源码,并提供具体的算子使用例子。
本文将从FlatMap概念和如何使用开始入手,深入到Flink是如何实现FlatMap。希望能让大家对这个概念有更深入的理解。
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/functions/ProcessFunction.java
用IDE打开这个项目,里面已经创建了两个类StreamingJob和BatchJob,本文使用StreamingJob来完成一个实时统计单词的任务
一、基本RDD 1、针对各个元素的转化操作 最常用的转化操作是map()和filter()。转化操作map()J接收一个函数,把这个函数用于RDD中的每一个元素,将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素。而转化操作filter()则接收一个函数,将RDD满足该函数的元素放入新的RDD中返回。map()的返回值类型不需要和输入类型一样。 从一个RDD变成另外一个RDD。lazy,懒执行 。比如根据谓词匹配筛选数据就是一个转换操作。 例:求平均值 Scala:
注:数据文件/Users/jimmy/Downloads/word.txt的位置,大家可根据实际情况调整,该文件的内容类似:
想处理的问题是:统计一个单词相邻前后两位的数量,如有w1,w2,w3,w4,w5,w6,则:
流处理就是我们对流动的数据(无限的数据)进行处理,通常我们会提前设置好算子(也就是你的处理逻辑),当数据到达后对数据进行处理。
如果idea环境,使用jdk1.8的话,可能会智能提示,让你把24行改与lambda表达式,看上去更清爽一些:
Scala版本 import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time object SocketWindowWordCountScala { def main(args: Array[String]
ProcessFunction是一个低级的流处理操作,可以访问所有(非循环)流应用程序的基本组件:
首先先拉取Flink的样例代码 mvn archetype:generate \ -DarchetypeGroupId=org.apache.flink \ -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \ -DarchetypeVersion=1.7.2 \ -Darche
Flink的经典使用场景是ETL,即Extract抽取、Transform转换、Load加载,可以从一个或多个数据源读取数据,经过处理转换后,存储到另一个地方,本篇将会介绍如何使用DataStream API来实现这种应用。注意Flink Table和SQL api 会很适合来做ETL,但是不妨碍从底层的DataStream API来了解其中的细节。
Flink 示例专栏是 Flink 专栏的辅助说明,一般不会介绍知识点的信息,更多的是提供一个一个可以具体使用的示例。本专栏不再分目录,通过链接即可看出介绍的内容。
【Flink】第四篇:【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失
从前年开始,就被公众号上Flink文章频繁的刷屏,看来是时候了解下Flink了。 Flink官网第一句话介绍是数据流上的有状态计算。 我第一眼看这句话感觉很拗口,什么是流上的计算?什么是有状态? 作为菜鸟,我觉的学习Flink最好方法是看官网并敲代码实践,不会的百度些博客学学。
通过flink 操作redis 其实我们可以通过传统的redis 连接池Jpoools 进行redis 的相关操作,但是flink 提供了专门操作redis 的RedisSink,使用起来更方便,而且不用我们考虑性能的问题,接下来将主要介绍RedisSink 如何使用。
导入成功之后有一点要注意,就是java_2.12中的2.12指的是scala的版本,导入依赖成功之后即在对应目录创建包与对应类开始项目的编写。
/*没有下面的话, 会报一个错误,java.lang.IllegalArgumentException: System memory 259522560 must be at least 4.718592E8(470M). Please use a larger heap size.这是memory不够,导致无法启动SparkContext*/
从前两节可以看出来,flink官方提供了一些示例,在这里讲讲示例。以来给予大家加深对鱼flink的理解以及后续的使用。本文主要是从flink的批处理的demo中来讲解flink。
官方文档:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/quickstart/setup_quickstart.html fl
大家好,泥腿子安尼特又和大家见面了。转眼一年又要过去了,我也跌跌撞撞的算是翻完了这本。
Dataset是flink的常用程序,数据集通过source进行初始化,例如读取文件或者序列化集合,然后通过transformation(filtering、mapping、joining、grouping)将数据集转成,然后通过sink进行存储,既可以写入hdfs这种分布式文件系统,也可以打印控制台,flink可以有很多种运行方式,如local、flink集群、yarn等. scala版本
上一篇文章我们使用Spark对MySQL进行读写,实际上Spark在工作中更多的是充当实时流计算框架 引入依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId> <version>3.0.0-preview</version>
使用maven初始化第一个flink的wordcount应用,将应用打包上传到flink-standalone集群,运行起来。
在上面的例子中,我们使用 DataStream API 构建了一个 Flink 应用,数据源(source)为本地的 socket 9000 端口,经过 flatMap、keyBy、sum 三个转换操作之后,最后打印到标准输出流。整体流程如下图:
在这个数据驱动的时代,掌握大数据技术成为了每一位开发者必不可少的技能。而在众多技术栈中,Flink无疑占据了重要的位置。作为一个高性能、可扩展的实时数据处理框架,Flink已经成为了很多企业和开发者的首选。但对于初学者来说,Flink的学习曲线可能会显得有些陡峭。因此,我们决定打造一系列通俗易懂的Flink学习文章,希望能帮助大家更快地掌握这一强大的技术。
开发flink应用我们需要引入对应的maven依赖 flink-java、flink-streaming-java,以及 flink-clients(客户端,也可以省略)
1.首先自定义个 KafkaDeserializationSchema public class CustomKafkaDeserializationSchema implements KafkaDeserializationSchema<Tuple2<String, String>> { @Override //nextElement 是否表示流的最后一条元素,我们要设置为 false ,因为我们需要 msg 源源不断的被消费 public boolean isEndOfStream(Tuple2<
在本篇文章中我们接着来说filter函数,此函数主要作用就是根据用户条件,过滤数据流中数据。
Flink 起源于 Stratosphere 项目,Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目,2014 年 4 月 Stratosphere 的代 码被 复制 并捐赠 给了 Apache 软件基 金会, 参加 这个 孵化项 目的 初始 成员 是Stratosphere 系统的核心开发人员,2014 年 12 月,Flink 一跃成为 Apache 软件基金会的顶级项目。
一、pom.xml 添加spark-core依赖包 org.apache.spark spark-core_2.11 2.1.1 二、代码实现 package spark; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import or
在上一篇文章Flink-1.9流计算开发:二、Map函数文章中我们使用了map方法。在本篇文章中我们将使用flatMap,来验证一下它与map方法的差异。
在实时计算 PV 信息时,用户短时间内重复点击并不会增加点击次数,基于此需求,我们需要对流式数据进行实时去重。
* 按时间顺序发生的数据1 -> 2,本来应该是1先发送,1先到达,但是在1发送过程中,因为网络延时之类的原因,导致1反而到达晚了,变成2先到达,也就造成所谓的接收乱序;
当用户浏览该商品时就会留下浏览痕迹。此处是为了存储用户每小时点击过的品牌和点击次数。
本文介绍了一个基于Spark Streaming的实时计算例子,通过使用Ncat工具从标准输入读取数据,并实时计算输入数据的单词计数,并将结果输出到控制台。该例子中使用了Spark Streaming对来自标准输入的数据进行流式处理,并使用Ncat工具将处理结果输出到控制台。通过运行该例子,可以实时地看到输入数据的单词计数结果。
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