dstream专题

DSTREAM系列产品差异分析及最新DSTREAM-HT

DSTREAM-HT是ARM公司开发的一款高速占用引脚少的仿真调试器，更快速更少的引脚：非常适合收集大量追踪数据，其中SoC引脚数排除了并行追踪。捕获多个高速串行追踪通道（HSSTP）以启用软件分析，配合arm DS-5可对所有的ARM内核芯片进行开发。优势功能快速的数据传输：高达12.5 Gbps的单通道线路速率（60 Gbps组合通道速率），可配置和捕获CoreSight和自

SparkStreaming编程-DStream输出

输出操作指定了对流数据经转化操作得到的数据所要执行的操作(例如把结果推入外部数据库或输出到屏幕上)。与RDD中的惰性求值类似，如果一个DStream及其派生出的DStream都没有被执行输出操作，那么这些DStream就都不会被求值。如果StreamingContext中没有设定输出操作，整个context就都不会启动。常见的输出操作函数如下：print()、saveAsTextFil

Spark2.x 入门：RDD队列流（DStream）

在调试Spark Streaming应用程序的时候，我们可以使用streamingContext.queueStream(queueOfRDD)创建基于RDD队列的DStream。下面是参考Spark官网的QueueStream程序设计的程序，每隔1秒创建一个RDD，Streaming每隔2秒就对数据进行处理。新建一个TestRDDQueueStream.scala文件，在该文件中输入以下

######好好好#######DStream 生成 RDD 实例详解

DStream 生成 RDD 实例详解 [酷玩 Spark] Spark Streaming 源码解析系列，返回目录请猛戳这里「腾讯·广点通」技术团队荣誉出品本系列内容适用范围：* 2016.12.28 update, Spark 2.1 全系列 √ (2.1.0)* 2016.11.14 update, Spark 2.0 全系列 √ (2.0.0, 2.0.1, 2.0.

####好#####DStream中的转换（transformation）

DStream中的转换（transformation）和RDD类似，transformation允许从输入DStream来的数据被修改。DStreams支持很多在RDD中可用的transformation算子。一些常用的算子如下所示： TransformationMeaningmap(func)利用函数func处理原DStream的每个元素，返回一个新的DStreamflatMap(func

Spark Streaming DStream

Spark Streaming DStream DStream 即Discretized Stream，中文叫做离散流，Spark Streaming提供的一种高级抽象，代表了一个持续不断的数据流。 DStream可以通过输入数据源来创建，比如Kafka、Flume，也可以通过对其他DStream应用高阶函数来创建，比如map、reduce、join、window。 DStream的内部，

使用ARM DS-5与Dstream StreamLine进行Android底层性能分析的一个实例

前言一个类似于Android的OS，只使用了BT机能的状态下，CPU的占有率超过20%，于是我们想看看是什么原因。本篇文章注意介绍了使用Dstream StreamLine来进行性能分析的过程和实例以及可能需要注意的地方。 StreamLine准备使用StreamLine来分析性能主要包含以下几个过程配置内核使得内核可以产生一些性能相关的数据，以及一些设施用以支持gator，

Spark Streaming（二十七）DStream的转换、输出、缓存持久化、检查点

定义所谓DStream的转换其实就是对间隔时间内DStream数据流的RDD进行转换操作并返回去一个新的DStream。 DStream转换其实DStream转换语法跟RDD的转换语法非常类似，但DStream有它自己的一些特殊的语法，如updateStateByKey()、transform()、以及各种Window语法。转换意思map(func)将DStream上的每个RDD通过

Spark Streaming（二十六）DStream基本数据源、高级数据源

输入DStream和Receiver 输入DStream其实就是从数据源接收到的输入数据流的DStream。每个DStream都与一个Receiver对象一一对应。SparkStreaming提供了两种内置数据源支持。基本的数据源：Streaming API中直接提供的数据源。例如文件系统和套接字连接。高级数据源：Kafka、Flume、Kinesis等数据源，这种高级数据源需要提供额外Ma

Spark Streaming（二十五）初始化StreamingContext、初识DStream

初始化StreamingContext 初始化一个SparkStreaming程序，必须创建StreamingContext对象，因为它是SparkStreaming处理流式数据的入口。 def main(args: Array[String]): Unit = {//初始化SparkConfval conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").s

SparkStreaming---DStream

文章目录 1.DStream是什么2.DStream创建2.1 RDD队列2.2 自定义数据源 3.DStream转换3.1 无状态转换3.1.1 Transformations3.1.2 join 3.2 有状态转换操作3.2.1 UpdateStateByKey3.2.2 WindowOperations 4.DStream输出 1.DStream是什么参考博文Spark

根本:详解receiver based Dstream

使用注意事项 1. receiver 会像正常task一样，由driver调度到executor，并占用一个cpu，与正常task不同，receiver是常驻线程 2. receiver个数 KafkaUtils.createStream调用次数决定，调用一次产生一个receiver 3. al topicMap = Map("page_visits" -> 1) map的value对应的数值

RDD的join和Dstream的join有什么区别？

有人在知识星球里问：浪院长，RDD的join和Dstream的join有什么区别？浪尖的回答： DStream的join底层就是rdd的join。下面，我们就带着疑问去验证以下，我们的想法。 2. DStream -> PairDStreamFunctions Dstream这个类实际上支持的只是Spark Streaming的基础操作算子，比如： map, filter 和win