本文SparkStream从磁盘文件、HDFS、KAFKA获取数据源，以单词频次统计作为入门案例，介绍了SparkStream模块API的使用。同时介绍了SparkStream的特点

实时指标计算引擎-Spark-Part_1_杨鑫

实验五 Spark Streaming编程初级实践 1 实验目的 （1）实现文件流输入 （2）实现RDD队列流输入 （3）实现套接字流输入到mysql （4）实现kafka和Flume的安装以及将结果写入MySQL 2 实验平台 操作系统：Ubuntu16.04 数据库：MySQL Spark：2.4.0 Kafka：2.11 Flume：1.7.0 3 实验要求 1.文件流输入 2.RDD队列流输入 3.套接字流输入 4.kafka和Flume将结果写入MySQL 4 实验内容和步骤（操作结果要附图） 一、文件流输入 二、RDD队列流输入 三、套接字流 四、kafka和Flume将结果写入MySQL 5 实验总结

一、案例简介 使用 netcat 工具向 9999 端口不断的发送数据，通过 SparkStreaming 读取端口数据并统 计不同单词出现的次数 。 二、netcat操作 1、虚拟机中安装netcat [root@hadoop1 spark]# yum install -y nc 2、启动程序并发送数据 [root@hadoop1 spark]# nc -lk 9999 三、代码实现 1、maven依赖 org.apache.spark spark-streaming_2.11 2.1.1 2、java代码 object SparkStreamingDemo { def main(arg

本文通过对ELKStack、Kafka、SparkStreaming整合方案的介绍描述了系统平台日志处理流程，希望对系统运维工程师、数据库工程师在实现数据平台集中式运维工作中有所帮助，读者还可以参考文章末尾给出的互联网公司在系统运维、日志处理工作中的实践经验，结合自身情况设计自己的方案。大数据时代，随着数据量不断增长，存储与计算集群的规模也逐渐扩大，几百上千台的云计算环境已不鲜见。现在的集群所需要解决的问题不仅仅是高性能、高可靠性、高可扩展性，还需要面对易维护性以及数据平台内部的数据共享性等诸多挑战。优秀的系统运维平台既能实现数据平台各组件的集中式管理、方便系统运维人员日常监测、提升运维效率，

本文来自博客园，由火龙果软件Anna编辑、推荐。1.1.1流数据说明在实例演示中模拟实际情况，需要源源不断地接入流数据，为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器。该模拟器主要功能：通过Socket方式监听指定的端口号，当外部程序通过该端口连接并请求数据时，模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序。1.1.2模拟器代码 1.1.3生成打包文件【注】可以参见第3课《Spark编程模型（下）--IDEA搭建及实战》进行打包在打包配置界面中，需要在ClassPath加入：/app/scala-2.10.4/lib/scala-swing.jar/app/scala-2.10.4/li

视频详细讲解，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 共课程包含9个章节： Spark环境搭建 SparkCore SparkStreaming SparkSQL StructuredStreaming Spark综合案例 Spark多语言开发 Spark3.0新特性 Spark性能调优 。

课程亮点： 1，课程由浅到深，由原理到实践，既适合零基础也适合深入学习。 2，涵盖了Spark一站式解决方案，包括：SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、StructuredStreaming等技术。 3，结合实际案例，培养解决实际问题的能力。 课程内容： 1、SparkCore 2、SparkSQL 3、SparkStreaming 4、StructuredStreaming 5、Spark案例 适用人群： 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求，希望从事大数据行业工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 第一章 Spark概述和入门 第二章 SparkCore-1 第三章 SparkCore-2 第四章 SparkCore-原理 第五章 SparkSQL-基础 第六章 SparkSQL-读写 第七章 SparkSQL-转换 第八章 SparkSQL-聚合与连接 第九章 SparkSQL-综合案例 第十章 SparkStreaming 第十一章 StructuredStreaming

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