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• Spark Streaming實(shí)時(shí)流式數(shù)據(jù)處理

  作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù) Apache Spark Streaming 是 Apache Spark 提供的一個(gè)用于高吞吐量、容錯(cuò)的流式數(shù)據(jù)處理引擎。它可以實(shí)時(shí)的接收數(shù)據(jù)并在系統(tǒng)內(nèi)部以微批次的方式進(jìn)行處理，并將結(jié)果輸出到文件、數(shù)據(jù)庫或?qū)崟r(shí)消息系統(tǒng)中。Spark Streaming 支持 Java、Scala 和 Python 編程語言

  2024年02月08日

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  大數(shù)據(jù)編程實(shí)驗(yàn)四：Spark Streaming

  一、目的與要求 1、通過實(shí)驗(yàn)掌握Spark Streaming的基本編程方法； 2、熟悉利用Spark Streaming處理來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。 3、熟悉DStream的各種轉(zhuǎn)換操作。 4、熟悉把DStream的數(shù)據(jù)輸出保存到文本文件或MySQL數(shù)據(jù)庫中。 二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 1．參照教材示例，利用Spark Streaming對(duì)三種類型的基

  2024年02月03日

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  Spark Streaming + Kafka構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流

  1. 使用Apache Kafka構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流 參考文檔鏈接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1814030 2. 數(shù)據(jù)見UserBehavior.csv 數(shù)據(jù)解釋：本次實(shí)戰(zhàn)用到的數(shù)據(jù)集是CSV文件，里面是一百零四萬條淘寶用戶行為數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)來源是阿里云天池公開數(shù)據(jù)集 根據(jù)這一csv文檔運(yùn)用Kafka模擬實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，

  2024年02月12日

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  大數(shù)據(jù)面試題：說下Spark中的Transform和Action，為什么Spark要把操作分為Transform和Action？

  面試題來源： 《大數(shù)據(jù)面試題 V4.0》 大數(shù)據(jù)面試題V3.0，523道題，679頁，46w字 可回答：Spark常見的算子介紹一下 參考答案： 我們先來看下Spark算子的作用： 下圖描述了Spark在運(yùn)行轉(zhuǎn)換中通過算子對(duì)RDD進(jìn)行轉(zhuǎn)換。 算子是RDD中定義的函數(shù)，可以對(duì)RDD中的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和操作。 輸

  2024年02月13日

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• 實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)流處理技術(shù)：Spark Streaming與Flink的深度對(duì)比

  引言 在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)和組織越來越多地依賴于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理技術(shù)來洞察和響應(yīng)業(yè)務(wù)事件。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理不僅能夠加快數(shù)據(jù)分析的速度，還能提高決策的效率和準(zhǔn)確性。Apache Spark Streaming和Apache Flink是目前兩個(gè)主要的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理框架，它們各自擁有獨(dú)特的特

  2024年03月10日

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• 在Spring Boot中使用Spark Streaming進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和流式計(jì)算

  引言： 在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和流式計(jì)算變得越來越重要。Apache Spark作為一個(gè)強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)處理框架，提供了Spark Streaming模塊，使得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理變得更加簡單和高效。本文將深入淺出地介紹如何在Spring Boot中使用Spark Streaming進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和流式計(jì)算，并提供

  2024年03月27日

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  Kafka傳輸數(shù)據(jù)到Spark Streaming通過編寫程序java、scala程序?qū)崿F(xiàn)操作

  現(xiàn)有一電商網(wǎng)站數(shù)據(jù)文件，名為buyer_favorite1，記錄了用戶對(duì)商品的收藏?cái)?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)以“t”鍵分割，數(shù)據(jù)內(nèi)容及數(shù)據(jù)格式如下： 項(xiàng)目環(huán)境說明 開啟hadoop集群，zookeeper服務(wù)，開啟kafka服務(wù)。再另開啟一個(gè)窗口，在/apps/kafka/bin目錄下創(chuàng)建一個(gè)topic。 1、新創(chuàng)一個(gè)文件folder命名為li

  2024年02月13日

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  spark介紹之spark streaming

  Spark Streaming類似于Apache Storm，用于流式數(shù)據(jù)的處理。根據(jù)其官方文檔介紹，Spark Streaming有高吞吐量和容錯(cuò)能力強(qiáng)等特點(diǎn)。Spark Streaming支持的數(shù)據(jù)輸入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和簡單的TCP套接字等等。數(shù)據(jù)輸入后可以用Spark的高度抽象原語如：map、reduce、join、w

  2024年02月02日

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  Spark的生態(tài)系統(tǒng)概覽：Spark SQL、Spark Streaming

  Apache Spark是一個(gè)強(qiáng)大的分布式計(jì)算框架，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。Spark的生態(tài)系統(tǒng)包括多個(gè)組件，其中兩個(gè)重要的組件是Spark SQL和Spark Streaming。本文將深入探討這兩個(gè)組件，了解它們的功能、用途以及如何在Spark生態(tài)系統(tǒng)中使用它們。 Spark SQL是Spark生態(tài)系統(tǒng)中的一個(gè)核心組件，它

  2024年02月01日

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  Spark編程實(shí)驗(yàn)四：Spark Streaming編程

  目錄 一、目的與要求 二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 三、實(shí)驗(yàn)步驟 1、利用Spark Streaming對(duì)三種類型的基本數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理 2、利用Spark Streaming對(duì)Kafka高級(jí)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理 3、完成DStream的兩種有狀態(tài)轉(zhuǎn)換操作 4、把DStream的數(shù)據(jù)輸出保存到文本文件或MySQL數(shù)據(jù)庫中 四、結(jié)果分析與實(shí)驗(yàn)

  2024年02月03日

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