(1)SparkStreaming 整合 kafka 兩種方式對比 Direct 方式的優缺點分析 : 優點: 簡化并行(Simplified Parallelism)。不現需要創建以及 unio
本篇文章主要從二個方面展開:一、Exactly Once二、輸出不重復事務:銀行轉帳為例,A用戶轉賬給B用戶,B用戶可能收到多筆錢,如何保證事務的一致性,也就是說事務輸出,能夠輸出且只會輸出一次,即A
本期內容:1、Spark Streaming 動手實戰演示2、閃電般理解Spark Streaming原理案例動手實戰并在電光石火間理解其工作原理流(Streaming),在大數據時代為數據流處理,就
(1)StreamingContext 與spark core的編程類似,在編寫SparkStreaming的程序時,也需要一個通用的編程入口----StreamingCont
一:先寫map類import sys for line in sys.stdin: line = line.strip( ) wo
本期內容: 1、Spark Streaming元數據清理詳解 2、Spark Streaming元數據清理源碼解析一、如何研究Spark Strea
本期內容:1. ReceiverBlockTracker容錯安全性 2. DStream和JobGenerator容錯安全性一:容錯安全性 1. ReceivedBlockTrac
本期內容: 1. Spark Streaming中RDD為空處理 2. Streaming Context程序停止方式&
Spark Streaming的DStream為我們提供了一個updateStateByKey方法,它的主要功能是可以隨著時間的流逝在Spark Streaming中為每一個
前置知識:1、事務的特征:1)、處理且僅被處理一次;2)、輸出且只被輸出一次2、SparkStreaming進行事務處理有沒有可能處理完全失敗? 這個可能性不大,因為Spark