首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用Spark structured streaming仅保留最新数据

Spark structured streaming是一种基于Spark的流式处理框架,它可以实时处理和分析数据流。使用Spark structured streaming可以实现对数据流的实时处理和转换,同时保留最新的数据。

在使用Spark structured streaming时,可以通过以下步骤来仅保留最新数据:

  1. 创建一个SparkSession对象,并设置相关的配置参数。
代码语言:txt
复制
import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession
  .builder
  .appName("StructuredStreamingExample")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()
  1. 读取数据流,可以从各种数据源读取数据,如Kafka、文件系统等。
代码语言:txt
复制
val inputData = spark
  .readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
  .option("subscribe", "topic_name")
  .load()
  1. 对数据流进行处理和转换,可以使用Spark SQL的API进行数据处理。
代码语言:txt
复制
import org.apache.spark.sql.functions._

val processedData = inputData
  .selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .groupBy("key")
  .agg(max("value") as "latest_value")
  1. 将处理后的数据流写入目标位置,可以是文件系统、数据库等。
代码语言:txt
复制
val query = processedData
  .writeStream
  .outputMode("update")
  .format("console")
  .start()

query.awaitTermination()

在上述代码中,我们使用Spark structured streaming从Kafka读取数据流,并对数据流进行处理,通过groupBy和agg操作保留每个key对应的最新数据。最后,将处理后的数据流输出到控制台。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据流计算TDSQL、腾讯云消息队列CMQ、腾讯云流计算Oceanus等。

腾讯云数据流计算TDSQL:https://cloud.tencent.com/product/tdsql

腾讯云消息队列CMQ:https://cloud.tencent.com/product/cmq

腾讯云流计算Oceanus:https://cloud.tencent.com/product/oceanus

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Spark Structured Streaming 使用总结

Part1 实时数据使用Structured Streaming的ETL操作 1.1 Introduction 在大数据时代中我们迫切需要实时应用解决源源不断涌入的数据,然而建立这么一个应用需要解决多个问题...Structured StreamingSpark SQL 为基础, 建立在上述基础之上,借用其强力API提供无缝的查询接口,同时最优化的执行低延迟持续的更新结果。...1.3 使用Structured Streaming转换未处理Logs val cloudTrailSchema = new StructType() .add("Records", ArrayType...Streaming 此部分具体将讨论以下内容: 有哪些不同的数据格式及其权衡 如何使用Spark SQL轻松使用它们 如何为用例选择正确的最终格式 2.1 数据源与格式 [blog-illustration...Streaming 此部分将讨论使用Spark SQL API处理转换来自Kafka的复杂数据流,并存储到HDFS MySQL等系统中。

9K61
  • 数据开发:Spark Structured Streaming特性

    今天的大数据开发学习分享,我们就主要来讲讲,Spark Structured Streaming特性。...Spark Structured Streaming流处理 因为流处理具有如下显著的复杂性特征,所以很难建立非常健壮的处理过程: 一是数据有各种不同格式(Jason、Avro、二进制)、脏数据、不及时且无序...Spark Structured Streaming对流的定义是一种无限表(unbounded table),把数据流中的新数据追加在这张无限表中,而它的查询过程可以拆解为几个步骤,例如可以从Kafka...因为历史状态记录可能无限增长,这会带来一些性能问题,为了限制状态记录的大小,Spark使用水印(watermarking)来删除不再更新的旧的聚合数据。...关于大数据开发学习,Spark Structured Streaming特性,以上就为大家做了简单的介绍了。

    74310

    2021年大数据Spark(四十四):Structured Streaming概述

    Structured Streaming概述 Spark Streaming是Apache Spark早期基于RDD开发的流式系统,用户使用DStream API来编写代码,支持高吞吐和良好的容错。...如果要统计某个时间段的一些数据统计,毫无疑问应该使用 Event Time,但是因为 Spark Streaming数据切割是基于Processing Time,这样就导致使用 Event Time...Structured Streaming统一了流、批的编程模型,可以使用静态数据批处理一样的方式来编写流式计算操作,并且支持基于event_time的时间窗口的处理逻辑。...3:Execution Engine(执行引擎) 复用 Spark SQL 的执行引擎; Structured Streaming 默认使用类似 Spark Streaming 的 micro-batch...编程模型 Structured Streaming将流式数据当成一个不断增长的table,然后使用和批处理同一套API,都是基于DataSet/DataFrame的。

    81630

    Structured Streaming | Apache Spark中处理实时数据的声明式API

    随着组织在获取这些数据方面做的越来越好,它们将目光放在了处理这些实时数据上,这可以为人类的分析带来最新数据以及驱动自动决策。支持广泛的流计算访问需要系统易于扩展、易于使用且易于集成到业务应用中。...特别的,Structured Streaming在两点上和广泛使用的开源流数据处理API不同: 增量查询模型: Structured Streaming在静态的数据集上通过Spark SQL和DataFrame...对于一些sinks,这个日志可以与sink结合以对sink进行原子更新;第二,系统使用大规模的状态存储保存长时间运行的聚合操作的状态快照。这些都是异步写入,并且可能“落后”于最新写入的数据。...4.1 简短示例 Structured Streaming使用Spark结构化数据APIs:SQL,DataFrame和Dataset。...除此之外,Structured Streaming还有其他一些强有力的特性,并且使用Spark SQL能实现更高的性能。

    1.9K20

    2021年大数据Spark(五十二):Structured Streaming 事件时间窗口分析

    在结构化流Structured Streaming中窗口数据统计时间是基于数据本身事件时间EventTime字段统计,更加合理性,官方文档: http://spark.apache.org/docs/2.4.5.../structured-streaming-programming-guide.html#window-operations-on-event-time ​​​​​​​时间概念 在Streaming流式数据处理中...event-time 窗口生成 Structured Streaming中如何依据EventTime事件时间生成窗口的呢?...假设数据为【2019-08-14 10:50:00, dog】,按照上述规则计算窗口示意图如下: 得到窗口如下: ​​​​​​​延迟数据处理 Structed StreamingSpark Streaming...Structured Streaming可以保证一条旧的数据进入到流上时,依然可以基于这些“迟到”的数据重新计算并更新计算结果。

    1.6K20

    2021年大数据Spark(四十八):Structured Streaming 输出终端位置

    这应该用于低数据量的调试目的,因为整个输出被收集并存储在驱动程序的内存中,因此,请谨慎使用,示例如下: Foreach和ForeachBatch Sink Foreach      Structured...使用foreachBatch函数输出时,以下几个注意事项: 1.重用现有的批处理数据源,可以在每个微批次的输出上使用批处理数据输出Output; 2.写入多个位置,如果要将流式查询的输出写入多个位置,则可以简单地多次写入输出...4.默认情况下,foreachBatch提供至少一次写保证。 但是,可以使用提供给该函数的batchId作为重复数据删除输出并获得一次性保证的方法。....StringUtils import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.streaming....{DataFrame, SaveMode, SparkSession} /**  * 使用Structured Streaming从TCP Socket实时读取数据,进行词频统计,将结果存储到MySQL

    1.3K40

    2021年大数据Spark(四十五):Structured Streaming Sources 输入源

    ---- Sources 输入源 从Spark 2.0至Spark 2.4版本,目前支持数据源有4种,其中Kafka 数据使用作为广泛,其他数据源主要用于开发测试程序。...可以认为Structured Streaming = SparkStreaming + SparkSQL,对流式数据处理使用SparkSQL数据结构,应用入口为SparkSession,对比SparkSQL.../spark.apache.org/docs/2.4.5/structured-streaming-programming-guide.html#quick-example 实时从TCP Socket读取数据...{DataFrame, SparkSession} /**  * 使用Structured Streaming从TCP Socket实时读取数据,进行词频统计,将结果打印到控制台。  ...{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession} /**  * 使用Structured Streaming从目录中读取文件数据:统计年龄小于25岁的人群的爱好排行榜

    1.3K20

    2021年大数据Spark(五十一):Structured Streaming 物联网设备数据分析

    模拟一个智能物联网系统的数据统计分析,产生设备数据发送到Kafka,结构化流Structured Streaming实时消费统计。...,提取字段信息,将DataFrame注册为临时视图,其中使用函数get_json_object提取JSON字符串中字段值,编写SQL执行分析,将最终结果打印控制台 代码如下: package cn.itcast.structedstreaming...import org.apache.commons.lang3.StringUtils import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.streaming...从Kafka读取数据,底层采用New Consumer API     val iotStreamDF: DataFrame = spark.readStream       .format("kafka...import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.streaming.

    89430

    2021年大数据Spark(五十):Structured Streaming 案例一实时数据ETL架构

    ---- 案例一 实时数据ETL架构      在实际实时流式项目中,无论使用Storm、SparkStreaming、Flink及Structured Streaming处理流式数据时,往往先从Kafka...中,使用StructuredStreaming消费,经过ETL(获取通话状态为success数据)后,写入Kafka中,便于其他实时应用消费处理分析。 ​​​​​​​...: ​​​​​​​实时增量ETL 编写代码实时从Kafka的【stationTopic】消费数据,经过处理分析后,存储至Kafka的【etlTopic】,其中需要设置检查点目录,保证应用一次且一次的语义...import org.apache.spark.sql.streaming....从KAFKA读取数据     val kafkaStreamDF: DataFrame = spark.readStream       .format("kafka")       .option("

    67330

    看了这篇博客,你还敢说不会Structured Streaming

    Structured Streaming是一个基于Spark SQL引擎的可扩展、容错的流处理引擎。统一了流、批的编程模型,可以使用静态数据批处理一样的方式来编写流式计算操作。...因为Structured Streaming相当于SparkSQL和SparkStreaming功能的一个结合,可以使用SQL的形式计算实时数据。...Structured Streaming 在与 Spark SQL 共用 API 的同时,也直接使用Spark SQL 的 Catalyst 优化器和 Tungsten,数据处理性能十分出色。...,如可以使用SQL对到来的每一行数据进行实时查询处理;(SparkSQL+SparkStreaming=StructuredStreaming) 应用场景 Structured Streaming...接入/读取最新数据 import spark.implicits._ // 定义数据的结构类型 val structType: StructType = new StructType

    1.5K40

    Structured Streaming 实现思路与实现概述

    欢迎您关注《大数据成神之路》 本文目录 一、引言:Spark 2.0 时代 二、从 Structured Data 到 Structured Streaming 三、Structured Streaming...Spark 2.x 则咔咔咔精简到只保留一个 SparkSession 作为主程序入口,以 Dataset/DataFrame 为主要的用户 API,同时满足 structured data, streaming...二、从 Structured Data 到 Structured Streaming 使用 Dataset/DataFrame 的行列数据表格来表达 structured data,既容易理解,又具有广泛的适用性...2.0 更进一步,使用 Dataset/Dataframe 的行列数据表格来扩展表达 streaming data —— 所以便横空出世了 Structured Streaming 、《Structured...sink 里的计算结果是 exactly-once 的 —— Structured Streaming 终于把过去需要使用者去维护的 sink 去重逻辑接盘过去了!

    1.2K50

    Structured Streaming快速入门详解(8)

    第一章 Structured Streaming曲折发展史 1.1. Spark Streaming ? Spark Streaming针对实时数据流,提供了一套可扩展、高吞吐、可容错的流式计算模型。...Structured Streaming是一个基于Spark SQL引擎的可扩展、容错的流处理引擎。统一了流、批的编程模型,可以使用静态数据批处理一样的方式来编写流式计算操作。...Structured Streaming 在与 Spark SQL 共用 API 的同时,也直接使用Spark SQL 的 Catalyst 优化器和 Tungsten,数据处理性能十分出色。...,如可以使用SQL对到来的每一行数据进行实时查询处理;(SparkSQL+SparkStreaming=StructuredStreaming) ●应用场景 Structured Streaming数据源映射为类似于关系数据库中的表...读取目录下文本数据 spark应用可以监听某一个目录,而web服务在这个目录上实时产生日志文件,这样对于spark应用来说,日志文件就是实时数据 Structured Streaming支持的文件类型有

    1.3K30

    Note_Spark_Day14:Structured Streaming(以结构化方式处理流式数据,底层分析引擎SparkSQL引擎)

    Spark Day14:Structured Streaming 01-[了解]-上次课程内容回顾 继续讲解:StructuredStreaming,以结构化方式处理流式数据,底层分析引擎SparkSQL...物联网IoT:Internet of Things ​ 模拟一个智能物联网系统的数据统计分析,产生设备数据发送到Kafka,结构化流Structured Streaming实时消费统计。...{DataFrame, SparkSession} /** * 基于Structured Streaming 模块读取TCP Socket读取数据,进行事件时间窗口统计词频WordCount,将结果打印到控制台...使用SparkSession从TCP Socket读取流式数据 val inputStreamDF: DataFrame = spark.readStream .format("socket"...{DataFrame, SparkSession} /** * 基于Structured Streaming 读取TCP Socket读取数据,事件时间窗口统计词频,将结果打印到控制台 *

    2.4K20
    领券