Spark2.3（三十五）Spark Structured Streaming源代码剖析(从CSDN和Github中看到别人分析的源代码的文章值得收藏)...
從CSDN中讀取到關于spark structured streaming源代碼分析不錯的幾篇文章
spark源碼分析--事件總線LiveListenerBus
spark事件總線的核心是LiveListenerBus，其內部維護了多個AsyncEventQueue隊列用于存儲和分發SparkListenerEvent事件。 spark事件總線整體思想是生產消費者模式，消息事件實現了先進先出和異步投遞，同時將事件的產生(例如spark core創建stage、提交job)和事件的處理(例如在Spark UI顯示任務信息)分離，在一定程度上提升了系統的異步...
Spark Structrued Streaming源碼分析--(四)ProgressReporter每個流處理進度計算、StreamQueryManager管理運行的流
ProgressReporter是每個StreamExecution持有的特性： abstract class StreamExecution( xxx ) extends StreamingQuery with ProgressReporter with Logging {} 在當前批次計算完成并寫出到sink后，會調用ProgressReporter的finishTrigg...
Spark Structrued Streaming源碼分析--(三)Aggreation聚合狀態存儲與更新
通過維持聚合數據的狀態，并比較水位線watermark刪除不再更新的聚合數據，spark實現了流計算中unbounded table(持續更新狀態的無界table)，一個典型的實例： val windowedCounts = words.groupBy( window($"timestamp&a
Spark Structured Streaming源碼分析--(二)StreamExecution持續查詢引擎
接前一篇文章，我們分析了StreamQueryManager創建流的過程，分為createQuery()和start()兩個步驟，StreamExecution的執行起點為query.streamingQuery.start()，代碼如下： def start(): Unit = { logInfo(s&
Spark Structrued Streaming源碼分析--(一)創建Source、Sink及自定義輸入、輸出端
一、示例example 二、通過DataStreamReader.load()方法，查找Source并創建DataFrame 一、示例example 從Kafka Topic讀取記錄行，統計單詞個數 val dataStreamReader: DataStreamReader = spark .readStream .format(&a
轉載于:https://www.cnblogs.com/yy3b2007com/p/10106007.html
總結
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