Spark结构化流应用编程模式
一、实验目的掌握Spark结构化流编程模型。 掌握不同数据源的连接方式。二、实验内容1、应用Spark结构化流处理，读取Socket数据源，实时进行词频统计。 2、应用Spark结构化流处理，读取文件数据源，实时进行词频统计。三、实验原理结构化流中的关键思想是将实时数据流视为连续追加的表。这导致...
10月17日Spark社区直播【Tablestore Spark Streaming Connector -- 海量结构化数据的实时计算和处理】
主题：Tablestore Spark Streaming Connector -- 海量结构化数据的实时计算和处理 点击这里是直播间直达链接（回看链接） 时间10月17日：19：00-20：00 直播介绍：Tablestore是阿里云自研的云原生结构化大数据存储服务，本议题会详细介绍如何基于Tab...
Spark结构化流媒体从Cassandra中丰富
我使用结构化流式传输来自Kafka的数据 val df = spark .readStream .format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") .option("enable.auto.commit", fa...
（Spark结构化流媒体）如何处理kafka主题中的旧数据
我开始使用spark结构化流媒体。我通过waterMark从kafka主题（startOffset：latest）获取readStream，按窗口持续时间分组事件时间，并写入kafka主题。我的问题是，如何在spark结构化流媒体作业之前处理写入kafka主题的数据？我一开始尝试使用`startOf...
如何使用Spark结构化流媒体为Kafka流实现自定义反序列化？
我正在尝试迁移我当前的流媒体应用程序，这是基于使用RDD（从他们的文档）到他们使用结构化流媒体的新数据集API，我被告知这是使用Spark进行实时流媒体的首选方法。 目前，我的应用程序设置使用了一个名为“SATELLITE”的主题，该主题包含一个包含密钥时间戳和包含SatellitePOJO的值的消...
Spark结构化流媒体：等待终止，如何写流
从Kafka主题读取偏移并将其写入aerospike数据库。目前我正在准备这个工作生产准备和实施SparkListener。在浏览文档的过程中，我偶然发现了这个例子： StreamingQuery query = wordCounts.writeStream() .outputMode("compl...
Spark Summit EU重头戏：TensorFlow、结构化的流和GPU硬件加速
Spark Summit EU 2016 上星期在布鲁塞尔召开，其中大会中的重头戏是Apache Spark 集成深度学习库 TensorFlow、使用结构化的流进行在线学习和GPU硬件加速。 大会第一日最具特色的是预览了由Spark 2.0引入的一个创新。该API是针对DataFrames和Dat...
【Spark Summit East 2017】不必犹豫，使用Spark 2.0结构化流
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