铭文一级： 第八章：Spark Streaming进阶与案例实战 updateStateByKey算子需求：统计到目前为止累积出现的单词的个数(需要保持住以前的状态) java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: The checkp ...
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2018-01-29 19:15:15
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带状态的更新是使用的updateStateByKey方法，里面传入一个函数，函数要自己写，注意需要设置checkpoint ...
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2017-05-16 14:58:39
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objectHextendsApp{
valconf=newSparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("hello")
valss=newStreamingContext(conf,Seconds(5))
valkafkaParams=Map[String,String]("metadata.broker.list"->"myhadoop1:9092")
ss.checkpoint("hdfs://myhadoop1:8020/data")
valtopi..
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2017-03-10 22:30:49
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本篇从二个方面进行源码分析： 一、updateStateByKey解密 二、mapWithState解密 通过对Spark研究角度来研究jvm、分布式、图计算、架构设计、软件工程思想，可以学到很多东西。 进行黑名单动态生成和过滤例子中会用到updateStateByKey方法，此方法在DStream ...
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2016-05-31 01:11:22
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本期内容 : UpdateStateByKey解密 MapWithState解密 Spark Streaming是实现State状态管理因素： 01、 Spark Streaming是按照整个BachDuration划分Job的，每个BachDuration都会产生一个Job，为了符合业务操作的需求 ...
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2016-05-30 14:16:46
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什么是state(状态)管理？我们以wordcount为例。每个batchInterval会计算当前batch的单词计数，那如果需要单词计数一直的累加下去，该如何实现呢？SparkStreaming提供了两种方法：updateStateByKey和mapWithState。mapWithState是1.6版本新增功能，目前属于实验阶段。mapWithSta..
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2016-05-29 16:51:04
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本期内容：1、updateStateByKey解密2、mapWithState解密背景：整个SparkStreaming是按照BatchDuractions划分Job的。但是很多时候我们需要算过去的一天甚至一周的数据，这个时候不可避免的要进行状态管理，而SparkStreaming每个BatchDuractions都会产生一个Job，Job里面都是RDD..
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2016-05-28 23:30:48
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本节课程主要分二个部分：
一、Spark Streaming updateStateByKey案例实战
二、Spark Streaming updateStateByKey源码解密
第一部分：
updateStateByKey它的主要功能是随着时间的流逝，在Spark Streaming中可以为每一个key可以通过CheckPoint来维护一份state状态，通过更新函数对该k...
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2016-05-12 11:43:05
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SparkStreaming的DStream为我们提供了一个updateStateByKey方法，它的主要功能是可以随着时间的流逝在SparkStreaming中为每一个key维护一份state状态，通过更新函数对该key的状态不断更新。对每一个新的batch而言，SparkStreaming会在使用updateStateByKey的时候为已经存在的ke..
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2016-05-04 06:42:05
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本节课程主要分二个部分： 一、Spark Streaming updateStateByKey案例实战二、Spark Streaming updateStateByKey源码解密 第一部分： updateStateByKey的主要功能是随着时间的流逝，在Spark Streaming中可以为每一个可 ...
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2016-04-30 11:18:21
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