文章 2024-05-20 来自:开发者社区

Spark Streaming

一、流计算概述 (一)静态数据和流数据        很多企业为了支持决策分析而构建的数据仓库系统,其中存放的大量历史数据就是静态数据。技术人员可以利用数据挖掘和OLAP(On-Line Analytical Processing)分析工具从静态数据中找到对企业有价值的信息。 ...

Spark Streaming
文章 2024-04-18 来自:开发者社区

【Flink】Flink跟Spark Streaming的区别?

Flink 和 Spark Streaming 是两个流式数据处理框架,都在大数据领域具有重要地位。它们都具有处理实时数据的能力,但在设计理念、执行模型、容错机制等方面存在一些区别。接下来,我将详细分析 Flink 和 Spark Streaming 的区别,以及它们各自的特点和优势。 1. 执行模型 Flink: Flink 使用了基于事件时间的流处理模型。它提供了严格的事件时间处理支持...

【Flink】Flink跟Spark Streaming的区别?
文章 2024-03-12 来自:开发者社区

实战|使用Spark Streaming写入Hudi

1. 项目背景 传统数仓的组织架构是针对离线数据的OLAP(联机事务分析)需求设计的,常用的导入数据方式为采用sqoop或spark定时作业逐批将业务库数据导入数仓。随着数据分析对实时性要求的不断提高,按小时、甚至分钟级的数据同步越来越普遍。由此展开了基于spark/flink流处理机制的(准)实时同步系统的开发。 然而实时同步数仓从一开始就面临如下几个挑战: ...

实战|使用Spark Streaming写入Hudi
文章 2024-01-19 来自:开发者社区

Spark Streaming的容错性与高可用性

在实时数据处理领域,容错性和高可用性是至关重要的。Apache Spark Streaming是一个强大的工具,用于实时数据处理和分析,具备卓越的容错性和高可用性。本文将深入探讨Spark Streaming的容错性机制,以及如何实现高可用性的实时数据处理应用程序。 Spark Streaming的容错性机制 Spark Streaming借助于其微批处理模型来实现容错性。它将数据流划分为小...

Spark Streaming的容错性与高可用性
文章 2024-01-19 来自:开发者社区

Spark Streaming与数据源连接:Kinesis、Flume等

在大数据领域,实时数据处理变得越来越重要。Apache Spark Streaming是一个强大的工具,可用于处理实时数据流。本文将介绍如何使用Spark Streaming连接各种数据源,包括Amazon Kinesis、Apache Flume等,并提供详细的示例代码,以帮助大家构建实时数据处理应用程序。 什么是Spark Streaming? Apache Spark Streamin...

Spark Streaming与数据源连接:Kinesis、Flume等
文章 2024-01-19 来自:开发者社区

使用Kafka与Spark Streaming进行流数据集成

在当今的大数据时代,实时数据处理和分析已经变得至关重要。为了实现实时数据集成和分析,组合使用Apache Kafka和Apache Spark Streaming是一种常见的做法。本文将深入探讨如何使用Kafka与Spark Streaming进行流数据集成,以及如何构建强大的实时数据处理应用程序。 什么是Kafka? Apache Kafka是一个高吞吐量、分布式、持久性的消息系统,用于发...

使用Kafka与Spark Streaming进行流数据集成
文章 2024-01-19 来自:开发者社区

Spark Streaming的DStream与窗口操作

实时数据处理已经成为当今大数据时代的一个重要领域,而Spark Streaming是Apache Spark生态系统中的一个关键模块,用于处理实时数据流。本文将深入探讨Spark Streaming中的DStream(离散流)概念以及如何使用窗口操作来处理实时数据。 什么是DStream? DStream是Spark Streaming的核心抽象,它代表了连续的数据流,可以从各种数据源创建,...

Spark Streaming的DStream与窗口操作
文章 2024-01-19 来自:开发者社区

实时数据处理概述与Spark Streaming简介

实时数据处理已经成为当今大数据时代的一个重要领域,它使组织能够及时分析和采取行动,以应对不断变化的数据。Spark Streaming是Apache Spark生态系统中的一个模块,专门用于实时数据处理。本文将深入探讨实时数据处理的概念,并介绍如何使用Spark Streaming来处理实时数据流。 什么是实时数据处理? 实时数据处理是一种处理流式数据的方法,它使组织能够在数据产生后立即对其...

实时数据处理概述与Spark Streaming简介
文章 2024-01-19 来自:开发者社区

Spark的生态系统概览:Spark SQL、Spark Streaming

Apache Spark是一个强大的分布式计算框架,用于大规模数据处理。Spark的生态系统包括多个组件,其中两个重要的组件是Spark SQL和Spark Streaming。本文将深入探讨这两个组件,了解它们的功能、用途以及如何在Spark生态系统中使用它们。 Spark SQL Spark SQL是Spark生态系统中的一个核心组件,它提供了结构化数据处理的能力,允许以SQL查询方式分...

Spark的生态系统概览:Spark SQL、Spark Streaming
文章 2024-01-18 来自:开发者社区

Spark中的Spark Streaming是什么?请解释其作用和用途。

Spark中的Spark Streaming是什么?请解释其作用和用途。Spark Streaming是Apache Spark中的一个组件,用于处理实时数据流。它提供了高级别的API,可以以类似于批处理的方式处理连续的数据流。Spark Streaming可以接收来自多个数据源(如Kafka、Flume、HDFS等)的数据流,并对数据进行实时处理和分析。作用和用途:实时数据处理:Spark S....

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