Structured Streaming

深入探讨 Spark Streaming 和 Structured Streaming，剖析其模块构成与代码逻辑，助你透彻理解实时数据处理的原理与应用。

初始化SparkSession: 创建SparkSession对象以初始化Spark环境。 创建DataFrame: 通过SparkSession.read方法从数据源加载数据或通过SparkSession.createDataFrame方法从RDD/Dataset创建DataFrame。 处理DataFrame: DataFrame提供了丰富的转换和操作，如select、filter、join和groupBy。 触发操作: 使用DataFrame.show显示数据或使用DataFrame.write将数据保存到外部存储。

Spark Streaming技术是基于Spark平台的流数据处理解决方案，能够实时处理大规模数据流并提供高效的数据分析和处理能力。

深入掌握 Spark 和 Spark Streaming 技术 课程资料囊括代码示例和环境配置指导。 授课内容基于经典案例，助您构建扎实的理论基础与实战经验。 欢迎共同探讨学习心得，交流技术问题。

全面解析 Spark Streaming 2.3.0 API、知识点和案例，助您轻松掌握流处理技术。

提供 Spark Streaming 与 Kafka 集成所需要的 JAR 包： spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.4.0.jar

Flume与Spark Streaming集成资源包 本资源包包含Flume与Spark Streaming集成所需的必要文件： Spark Streaming整合Flume所需安装包 Spark Streaming拉取Flume数据的flume配置文件(.conf) Flume向Spark Streaming推数据的flume配置文件(.conf)

Spark 程序适用于对静态的历史数据进行一次性处理，它利用单个 Spark 应用实例完成计算。 Spark Streaming 则用于处理连续不断的实时数据流，它将数据流分割成多个批次，并利用一组 Spark 应用实例进行并行处理。

在这个压缩包中包含了用于实现Flume监控文件夹中内容变化的关键组件：commons-lang3-3.3.2.jar、spark-streaming-flume_2.10-1.6.0.jar以及scala-compiler-2.10.5.jar。接着，Spark Streaming利用这些组件对数据进行实时分析。

Druid与Spark Streaming整合技术深入解析####一、背景介绍在大数据处理领域，Apache Spark因其高效数据处理能力广受欢迎，而Druid则以实时数据聚合和查询著称。结合Spark Streaming与Druid，可实现对流式数据的实时分析，并利用Druid快速查询与可视化展示数据。 ####二、依赖配置为了整合Spark Streaming与Druid，首先需添加以下关键依赖： 1. Scala库： - org.scala-lang:scala-library:2.11.8：Scala标准库。 2. Jackson库： - com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind:2.4.5：JSON数据绑定。 3. Java Util库： - com.metamx:java-util:1.3.2：常用工具类。 4. Tranquility-Spark库： - io.druid:tranquility-spark_2.11:0.8.2：Druid模块，支持与Spark集成。 5. Spark Streaming库： - org.apache.spark:spark-streaming_2.11:2.2.0：流式数据处理支持。 6. Config库： - com.typesafe:config:1.3.3：配置管理。这些依赖确保项目顺利进行。 ####三、Beam工厂示例代码中的“Beam工厂”部分主要说明如何将Beam对象数据转换为BeamRDD，批量写入Druid。重点在于Beam类及其相关方法，以下详细解释： 1. 关键导入： - import com.metamx.common.Granularity - import com.metamx.tranquility.beam.{Beam, ClusteredBeamTuning}