sparkstreaming的工作原理 Spark Streaming

sparkstreaming的工作原理

Spark Streaming是一种实时数据处理框架，它可以从多个数据源（如Kafka，Flume，Twitter等）中获取数据流，并将其转换为RDDs。它使用Spark Core的RDD API来处理数据流。它还可以将处理后的数据流存储到HDFS或者其他存储系统中。

Spark Streaming的工作原理是通过将数据流分割成小块来实现的。这些小块被称为“批”。在一个批中，Spark Streaming会读取一些数据并将其转换为RDDs。然后，Spark Streaming会使用RDD API来对这些RDDs进行处理。最后，处理后的RDDs会被写入到HDFS或者其他存储系统中。

// 创建 SparkStreamingContext 对象 
val ssc = new SparkStreamingContext(sparkConf, Seconds(5)) 
// 读取 Kafka 数据 
val kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](ssc, PreferConsistent, Subscribe[String, String](topicsSet, kafkaParams)) 
// 处理 Kafka 数据 
val lines = kafkaStream.map(_.value) 
val words = lines.flatMap(_.split(" ")) 
val wordCounts = words.map(x => (x, 1L)).reduceByKey(_ + _) 
wordCounts.print() 
// 启动 SparkStreamingContext 上下文对象 ssc 
ssc.start()   // Start the computation ssc.awaitTermination()   // Wait for the computation to terminate

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