如何使用Spark DataFrame API开发一个流式作业消费LogService数据
本文简单介绍如何使用Spark DataFrame API开发一个流式作业消费LogService数据。
如何通过Spark Structured Streaming流式写入Iceberg表
本文为您介绍如何通过Spark Structured Streaming流式写入Iceberg表。
Hadoop生态系统中的流式数据处理技术：Apache Flink和Apache Spark的比较
Hadoop生态系统中的流式数据处理技术：Apache Flink和Apache Spark的比较 引言：在大数据时代，处理海量的实时数据变得愈发重要。Hadoop生态系统中的两个主要的流式数据处理框架，Apache Flink和Apache Spark，都提供了强大的功能来应对这一挑战。本文将对这两个框架进行比较...
流式读取热搜词汇并解析，urllib+Kafka+Spark
环境必备上文有部分配置信息，此处不再赘述。使用python+spark爬取百度热搜写入mysql首先肯定是jdk，这里选用的1.8，因为高版本的时候，kafka会报一个高版本的错误，同时安装spark，kafka，zookeeper，安装mysql以及下载jdbc的包（可以直接在maven仓库下载不同版本的jdbc）。这里的安装使用scoop来进行安装，包都会出现在用户根的scoop/apps中....
Storm vs. Kafka Streams vs. Spark Streaming vs. Flink ，流式处理框架一网打尽！2
五、现有流处理框架介绍5.1 StormStorm是最老的流媒体框架，技术成熟可靠。社区也很活跃。ali还开发了jstorm，对storm进行了拓展完善。后续jstorm也融入到storm中，对于storm也是一个质的提升。比较适合于基于事件的一些简单用例场景。优点：极低的延迟，真正的流媒体，成熟和高吞吐量非常适合非复杂的流媒体用例缺点：不支持状态管理没有事件时间处理，聚合，窗口，会话，水印等高....
Storm vs. Kafka Streams vs. Spark Streaming vs. Flink ，流式处理框架一网打尽！1
文章目录一、前言二、什么是流式处理三、流式处理的重点有哪些3.1 交付保障3.2 故障容错3.3 状态管理3.4 性能3.5 成熟四、流式处理的两种类型4.1 Native流4.2 小批量处理4.3 两种类型都有一些优点和缺点五、现有流处理框架介绍5.1 Storm5.2 Spark Streaming5.3 Flink5.4 Kafka Steams5.5 Kafka Streams vs. ....
图解大数据 | Spark Streaming @流式数据处理
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/179声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容1.Spark Streaming解读1）Spark Streaming简介Spark Streaming....
地铁译：Spark for python developers ---Spark流式数据处理
先研究一下不断改变的动态环境带来的挑战，在列出流处理应用的先决条件（如，Twitter的TCP Sockets连接）之后， 结合Spark, Kafka 和 Flume 把数据放入一个低延迟，高吞吐量，可缩放的处理流水线。 要点如下: • 分析流式应用架构的挑战，约束和需求 • 利用Spark Streaming 从 TCP socket 中处理实时数据 • 连接 ...
Spark Sreaming实战(二)-小试流式处理
1 业务分析1.1 需求统计主站每个(指定)教程访问的客户端、地域信息分布地域: ip转换 Spark SQL项目实战客户端:useragent获取 Hadoop基础教程=》如上两个操作:采用离线(Spark/MapReduce )的方式进行统计1.2 实现步骤课程编号、ip信息、useragent进行相应的统计分析操作: MapReduce/Spark1.3 项目架构日志收集: Flume离线....
spark odps流式读取datahub数据，写到odps有没有参考文档或者代码？
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