使用Spark Streaming SQL基于时间窗口进行数据统计
作者：关文选，花名云魄，阿里云E-MapReduce 高级开发工程师，专注于流式计算，Spark Contributor 1.背景介绍 流式计算一个很常见的场景是基于事件时间进行处理，常用于检测、监控、根据时间进行统计等系统中。比如埋点日志中每条日志记录了埋点处操作的时间，或者业务系统中记录了用户操作时间，用于统计各种操作处理的频率等，或者根据规则匹配，进行异常行为检测或监控系统告警。这样的时间....
使用Spark Streaming SQL基于时间窗口进行数据统计
1.背景介绍 流式计算一个很常见的场景是基于事件时间进行处理，常用于检测、监控、根据时间进行统计等系统中。比如埋点日志中每条日志记录了埋点处操作的时间，或者业务系统中记录了用户操作时间，用于统计各种操作处理的频率等，或者根据规则匹配，进行异常行为检测或监控系统告警。这样的时间数据都会包含在事件数据中，需要提取时间字段并根据一定的时间范围进行统计或者规则匹配等。使用Spark Streaming ....
Spark Streaming 框架在 5G 中的应用
原文链接:[https://www.ericsson.com/en/blog/2019/6/applying-the-spark-streaming-framework-to-5g] 编译：明柏，阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家，Apache Spark Contributor，目前从事 Spark 内核优化相关的工作，在分布式系统和大数据调度也有较为深入的了解和实践。 我们已经很长时间....
【译】Spark Streaming 框架在 5G 中的应用
原文链接: Applying the Spark Streaming framework to 5G 编译：明柏，阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家，Apache Spark Contributor，目前从事 Spark 内核优化相关的工作，在分布式系统和大数据调度也有较为深入的了解和实践。 我们已经很长时间没有更新流处理框架的相关博客（apache-storm-vs-spark-stre....
从 Spark Streaming 到 Apache Flink : 实时数据流在爱奇艺的演进
作者：陈越晨 整理：刘河 本文将为大家介绍Apache Flink在爱奇艺的生产与实践过程。你可以借此了解到爱奇艺引入Apache Flink的背景与挑战，以及平台构建化流程。主要内容如下： 爱奇艺在实时计算方面的的演化和遇到的一些挑战 爱奇艺使用Flink的User Case 爱奇艺Flink平台化构建流程 爱奇艺在Flink上的改进 未来工作 爱奇艺简介 爱奇艺在2010年正式上线...
Spark Streaming的优化之路—从Receiver到Direct模式
作者：个推数据研发工程师 学长 1 业务背景 随着大数据的快速发展，业务场景越来越复杂，离线式的批处理框架MapReduce已经不能满足业务，大量的场景需要实时的数据处理结果来进行分析、决策。Spark Streaming是一种分布式的大数据实时计算框架，他提供了动态的，高吞吐量的，可容错的流式数据处理，不仅可以实现用户行为分析，还能在金融、舆情分析、网络监...
使用 Kafka + Spark Streaming + Cassandra 构建数据实时处理引擎
Apache Kafka 是一个可扩展，高性能，低延迟的平台，允许我们像消息系统一样读取和写入数据。我们可以很容易地在 Java 中使用 Kafka。 Spark Streaming 是 Apache Spark 的一部分，是一个可扩展、高吞吐、容错的实时流处理引擎。虽然是使用 Scala 开发的，但是支持 Java API。 Apache Cassandra 是分布式的 NoSQL 数据库。在....
spark streaming读取loghub数据报错LogHubClientWorkerException: consumer group is not agreed, AlreadyExistedConsumerGroup，是什么情况
com.aliyun.openservices.loghub.client.exceptions.LogHubClientWorkerException: consumer group is not agreed, AlreadyExistedConsumerGroup: {"consumeInOrder": false, "timeoutInMillSecond": 60}
使用spark streaming连接loghub报错，是什么问题
"main" java.lang.ClassNotFoundException: Failed to find data source: loghub. Please find packages at http://spark.apache.org/third-party-projects.htmlat org.apache.spark.sql.execution.datasources.Dat....
Airbnb 是如何通过 balanced Kafka reader 来扩展 Spark streaming 实时流处理能力的
Airbnb 日志事件获取 日志事件从客户端（例如移动应用程序和 Web 浏览器）和在线服务发出，其中包含行为或操作的关键信息。每个事件都有一个特定的信息。例如，当客人在 Airbnb.com 上搜索马里布的海滨别墅时，将生成包含位置，登记和结账日期等的搜索事件。 在 Airbnb，事件记录对于我们理解客人和房东，然后为他们提供更好的体验至关重要。它为业务决策提供信息，并推动工程功能（如搜索，实....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
apache spark更多streaming相关
- 大数据apache spark streaming
- apache spark Streaming Kafka
- apache spark streaming黑名单
- apache spark集群streaming
- apache spark streaming rdd
- apache spark streaming窗口案例
- apache spark streaming概述
- apache spark streaming案例
- apache spark streaming代码
- apache spark streaming数据流
- apache spark structured streaming
- apache spark streaming计算
- apache spark streaming框架
- apache spark summit east streaming
- apache spark streaming窗口
- apache spark streaming storm
- apache spark streaming编程
- flink apache spark streaming
- apache spark streaming流程
- apache spark streaming区别
- apache spark streaming方法
- apache spark streaming任务
- apache spark streaming checkpoint
- apache spark Streaming概念
- apache spark streaming操作
- apache spark streaming小文件
- apache spark streaming作用是什么
- apache spark streaming实战
- apache spark Streaming原理
- apache spark streaming文件典型
apache spark您可能感兴趣
- apache spark报错
- apache spark任务
- apache spark yarn
- apache spark开源
- apache spark学习
- apache spark架构
- apache spark节点
- apache spark日志
- apache spark程序
- apache spark Python
- apache spark SQL
- apache spark数据
- apache spark Apache
- apache spark Hadoop
- apache spark大数据
- apache spark rdd
- apache spark MaxCompute
- apache spark集群
- apache spark运行
- apache spark summit
- apache spark模式
- apache spark分析
- apache spark flink
- apache spark Scala
- apache spark机器学习
- apache spark应用
- apache spark实战
- apache spark技术
- apache spark操作
- apache spark大数据分析
Apache Spark 中国技术社区
阿里巴巴开源大数据技术团队成立 Apache Spark 中国技术社区，定期推送精彩案例，问答区数个 Spark 技术同学每日在线答疑，只为营造 Spark 技术交流氛围，欢迎加入！
+关注