Spark Streaming Kafka流批量执行
我是spark streaming的新手，我有一个关于其用法的一般性问题。我目前正在实现一个应用程序，它从一个Kafka主题流式传输数据。
使用应用程序只运行一次批处理是一种常见的场景吗，例如，一天结束，收集主题中的所有数据，做一些聚合和转换等等？
这意味着在用spark-submit启动应用程序后，所有这些东西将在一批中执行，然后应用程序将被关闭。或者spark stream build是为了在连续的批处理中运行无尽的和永久的数据流？
共有1个答案
您可以使用kafka-stream api，并固定一个窗口时间，一次只对主题中的事件执行一个批处理的聚合和转换。有关窗口化的移动信息，请查看https://kafka.apache.org/21/documentation/streams/developer-guide/dsl-api.html#windowing
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本文向大家介绍如何执行批量插入?相关面试题，主要包含被问及如何执行批量插入?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 首先,创建一个简单的 insert 语句: 然后在 java 代码中像下面这样执行批处理插入:
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以下是使用对象进行批处理的典型步骤顺序 - 使用占位符创建SQL语句。 使用方法创建对象。 使用将自动提交设置为。 使用方法在创建的对象上添加SQL语句到批处理中。 在创建的对象上使用方法执行所有SQL语句。 最后，使用方法提交所有更改。 此示例代码是基于前面章节中完成的环境和数据库设置编写的。 以下代码片段提供了使用对象的批量更新示例，将下面代码保存到文件：BatchingWithPrepare
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以下是使用对象的批处理的典型步骤序列 - 使用方法创建对象。 使用将自动提交设置为。 使用方法在创建的对象上添加SQL语句到批处理中。 在创建的对象上使用方法执行所有SQL语句。 最后，使用方法提交所有更改。 此示例代码是基于前面章节中完成的环境和数据库设置编写的。 以下代码片段提供了使用对象的批量更新示例，将下面代码保存到文件：BatchingWithStatement.java - 编译上面代
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使用telnet也可以连接redis-server。并且在脚本中使用nc命令进行redis操作也是很有效的： gnuhpc@gnuhpc:~$ (echo -en "ping\r\nset key abc\r\nget key\r\n";sleep 1) | nc 127.0.0.1 6379 +PONG +OK $3 abc 另一个方式是使用pipeline： 在一个脚本中批量执行多个写入操作:
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BatchResult partialAllowedBatch(BatchRequest request) 功能 一般的batch请求，当表quota不足时会全部拒绝；而partialAllowedBatch允许在quota满足的范围内，部分记录可以执行， 通过返回值告知用户哪些记录执行成功，哪些记录没有执行, 若当前quota不满足甚至1条记录执行，会抛出THROUGHPUT_EXCEED异常；
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我需要使用服务帐户执行数据流作业，下面是同一平台中提供的一个非常简单和基本的wordcount示例。 根据这一点，GCP要求服务号具有数据流工作者的权限，以便执行我的作业。即使我已经设置了所需的权限，错误仍然出现时，堰部分会出现： 有人能解释这种奇怪的行为吗？太感谢了