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deserializer 消息Key值反序列化类。 反序列化消息Key值。 value.deserializer 消息反序列化类。 反序列化所接收的消息。 表4 Consumer重要接口函数 返回值类型 接口函数 描述 void close() 关闭Consumer接口方法。 void
议的物联网终端设备。 大数据平台：物联网时序数据分析的核心平台，包括实时数据管道、实时数据处理引擎、时序数据库等模块。 实时消息管道：用于接收前端采集器推送的实时时序数据，作为实时时序数据接入的统一管道，对应MRS Kafka组件。 实时流处理引擎：从Kafka实时读取时序数据，
{zkQuorum}格式为zkIp:2181。 JAR_PATH为程序jar包所在路径。 brokerlist格式为brokerIp:9092。 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DStream。 筛选数据信息并分析。 找到对应的HBase表记录。 计算结果，写到HBase表。 父主题： S
开发思路 启动Flink Kafka Producer应用向Kafka发送数据。 启动Flink Kafka Consumer应用从Kafka接收数据，保证topic与producer一致。 在数据内容中增加前缀并进行打印。 父主题： 向Kafka生产并消费数据程序
xxx:21005,xxx.xxx.xxx.xxx:21005,xxx.xxx.xxx.xxx:21005 mytopic 10 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包
kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]): Unit
kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]): Unit
DStream的接口，提供reduceByKey和join等操作。 JavaReceiverInputDStream<T>：定义任何从网络接收数据的输入流。 Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]): Unit
xxx:21005,xxx.xxx.xxx.xxx:21005,xxx.xxx.xxx.xxx:21005 mytopic 10 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包
kafkaSessionization。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 object kafkaSessionization { def main(args: Array[String]): Unit
不支持LEFT JOIN时小表为左表，RIGHT JOIN时小表为右表。 Flink作业大小表Join去重 在双流关联的业务模型中，关联算子接收到其中一个流发送的大量重复数据，则会导致下游算子需要处理大量重复数据，影响作业性能。 如A表字段（P1，A1，A2）使用如下方式关联B表字
Restart时，重启后的ResourceManager就可以通过加载之前Active的ResourceManager的状态信息，并通过接收所有NodeManager上container的状态信息重构运行状态继续执行。这样应用程序通过定期执行检查点操作保存当前状态信息，就可以避
topics.split(",").toSet // 通过brokers和topics直接创建kafka stream // 1.接收Kafka中数据，生成相应DStream val kafkaParams = Map[String, String]("metadata
KafkaWordCountProducer {BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage} 开发思路 接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带
在MapReduce作业的Reduce阶段中，按Region的个数启动同样个数的Reduce Task，Reduce Task从Map接收数据，然后按Region生成HFile，存放在HDFS临时目录中。 在MapReduce作业的提交阶段，将HFile从临时目录迁移到HBase目录中。
"2021-09-10 14:00" 4,4444,"2021-09-10 14:01" 输入完成后按回车发送消息。 执行以下命令查看Sink表中是否接收到数据，即HDFS目录是否正常写入文件。 hdfs dfs -ls -R /sql/parquet Flink对接HDFS分区 Flink对接HDFS支持自定义分区。
烦。 Spark Streaming性能优化建议 设置合理的批处理时间(batchDuration)。 设置合理的数据接收并行度。 设置多个Receiver接收数据。 设置合理的Receiver阻塞时间。 设置合理的数据处理并行度。 使用Kryo系列化。 内存调优。 设置持久化级别减少GC开销。
s.asList(topicArr)); // 通过brokers和topics直接创建kafka stream // 接收Kafka中数据，生成相应DStream JavaDStream<String> lines = KafkaUtils.createDirectStream(jssc
INTERVAL '5' SECOND)) GROUP BY `name`, window_start, window_end 该特性还支持窗口接收到迟到数据时输出当前窗口的开始时间和结束时间，可通过添加在Hint中'window.start.field'和'window.end.fi
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