spark筆記之DStream

阿新 • • 發佈：2018-12-09

3.1 什麼是DStream

Discretized Stream是Spark Streaming的基礎抽象，代表持續性的資料流和經過各種Spark運算元操作後的結果資料流。在內部實現上，DStream是一系列連續的RDD來表示。每個RDD含有一段時間間隔內的資料，如下圖：

對資料的操作也是按照RDD為單位來進行的

Spark Streaming使用資料來源產生的資料流建立DStream，也可以在已有的DStream上使用一些操作來建立新的DStream。

它的工作流程像下面的圖所示一樣，接受到實時資料後，給資料分批次，然後傳給Spark Engine處理最後生成該批次的結果。

3.1 什麼是DStream Discretized Stream是Spark Streaming的基礎抽象，代表持續性的資料流和經過各種Spark運算元操作後的結果資料流。在內部實現上，DStream是一系列連續的RDD來表示。每個RDD含有一段時間間隔內的資料，如下圖：

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kafka作為一個實時的分散式訊息佇列，實時的生產和消費訊息，這裡我們可以利用SparkStreaming實時地讀取kafka中的資料，然後進行相關計算。在Spark1.3版本後，KafkaUtils裡面提供了兩個建立dstream的方法，一種為KafkaUtils.cr

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DStream基本工作原理 DStream是Spark Streaming提供的一種高階抽象，英文全稱為Discretized Stream，中文翻譯為離散流，它代表了一個持續不斷的資料流。DStream可以通過輸入資料來源（比如從Flume、Kafka中）來建立，也可以通