Spark Stream之DStream的三个特殊原语updateStateByKey、transform、window operations
updateStateByKey：将历史结果应用到当前批次。 import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf}
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
/**
相关文章
- 1. DStream操作之Window Operations(开窗函数)
- 2. 【Spark】五、Spark Streaming and DStream
- 3. Spark Streaming
- 4. 【Spark篇】---SparkStreaming算子操作transform和updateStateByKey
- 5. 【Spark篇】---SparkStreaming算子操做transform和updateStateByKey
- 6. Spark系列--Spark Streaming(六)DStreams转换
- 7. Spark之SparkStreaming的DStream操作
- 8. Spark之SparkStreaming的DStream操做
- 9. Spark学习（八）---Spark streaming原理
- 10. Spark Streaming之Window Operations操作和解析
- 更多相关文章...
- • MyBatis的工作原理 - MyBatis教程
- • ADO Stream 对象 - ADO 教程
- • Java 8 Stream 教程
- • 互联网组织的未来：剖析GitHub员工的任性之源
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. DStream操作之Window Operations(开窗函数)
- 2. 【Spark】五、Spark Streaming and DStream
- 3. Spark Streaming
- 4. 【Spark篇】---SparkStreaming算子操作transform和updateStateByKey
- 5. 【Spark篇】---SparkStreaming算子操做transform和updateStateByKey
- 6. Spark系列--Spark Streaming(六)DStreams转换
- 7. Spark之SparkStreaming的DStream操作
- 8. Spark之SparkStreaming的DStream操做
- 9. Spark学习（八）---Spark streaming原理
- 10. Spark Streaming之Window Operations操作和解析