目录 阐明RDD、DataFrame、DataSet、DStream数据抽象之间的关系。 Spark Streaming是一个基于Spark Core之上的实时计算框架 代表持续性的输入的数据流和经过各种Spark算子操作后的输出的结果数据流。 本质上就是按照时间间隔划分成一批一批的连续的RDD DStream=RDD1(t1)+ RDD2(t2)+ RDD3(t3)+ RDD4(t4)+…. DataSet = DataFrame+类型 = RDD+结构+类型 DataFrame = RDD+结构 1 创建sparkConf 2 创建一个sparkcontext 5 开启计算任务 Structured Streaming是一个基于Spark SQL引擎的可扩展、容错的流处理引擎 是一个不断增长的动态表格，新数据被持续不断地添加到表格的末尾 对动态数据源进行实时查询，就是对当前的表格内容执行一次 SQL 查询。 将数据源映射为类似于关系数据库中的表，（SparkSQL中的DF/DS） 然后将经过计算得到的结果映射为另一张表. 这是一个 计算 WorldCount （每个单词 出现的 次数） 流 输入 数据： 在 10:01 01分的时候 输入 单词 : cat dog dog dog （剖析 ： 肉眼可见 cat 出现了一次 dog 出现了三次） 所有 计算出来 cat 1 dog 3 最后进行输出模式 10:02 和 10:03 一致 （只是 新加了 单词 并重新计算）
什么是Spark Streaming
什么是DStream
阐明RDD、DataFrame、DataSet、DStream数据抽象之间的关系。
SparkStreaming代码过程
3 创建streamingcontext
4 接收数据并根据业务逻辑进行计算
6 等待关闭窗口宽度和滑动距离的关系
0.8版本SparkStreaming集成kafka的差异
Receiver接收方式
Direct直连方式
什么是Structured Streaming
Structured Streaming模型
Structured Streaming应用场景
详细描述下图内容
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