Spark程序在运行的过程中，Driver端的很多功能都依赖于事件的传递和处理，而事件总线在这中间发挥着至关重要的纽带作用。事件总线通过异步线程，提高了Driver执行的效率。
Spark2.1.0——深入理解事件总线概览 Spark程序在运行的过程中，Driver端的很多功能都依赖于事件的传递和处理，而事件总线在这中间发挥着至关重要的纽带作用。事件总
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2023-12-07 14:53:30
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1.SparkStreaming的批处理时间间隔很容易陷入的一个误区就是，以为时间间隔30秒就是每30秒从kafka读取一次。其实不然，可以理解为数据向水流一样源源不断的从kafka中读取出来（只要定义了DStream，Spark程序就会将接收器在各个节点上启动，接收器会以独立线程的方式源源不断的接受数据），每积累30秒钟的数据作为一个RDD供进行一次处理。2.性能优化可以思考的途径：a.增加并行
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2023-08-16 13:55:18
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文章目录Spark中的Streaming记录1 窗口操作2 窗口优化3 SparkStreaming demo4 StructuredStreaming5 Structured Streaming读写Kafka demo Spark中的Streaming记录1 窗口操作图中sparkstreaming中batch的间隔时间是5s，而窗口的大小是15s，窗口的滑动间隔是10s；注意：1、batch
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2023-10-27 11:31:15
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目录一.Spark Streaming是什么二.Spark Streaming特点三.SparkStreaming 架构 一.Spark Streaming是什么 另外Spark Streaming也能和MLlib（机器学习）以及Graphx完美融合. 在 Spark Streaming 中，处理数据的单位是一批而不是单条，而数据采集却是逐条进行的，因此 Spark Streaming 系统需要
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2023-09-25 20:07:42
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Spark调优资源调优合理设置Driver和Executor的个数以及他们的核数和内存大小RDD优化RDD复用，对RDD进行算子时，要避免相同的算子和计算逻辑下对RDD进行重复计算RDD持久化，当多次对同一个RDD执行算子操作时，每一次都会对这个RDD以之前的夫RDD重新计算，要避免这种情况，要对多次使用的RDD进行持久化并行度调节理想的并行度设置，是让并行度和资源相匹配，就是在资源允许的前提下，
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2023-11-11 07:22:06
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1 Spark Streaming是什么Spark Streaming 是 Spark 核心 API 的扩展, 用于构建弹性, 高吞吐量, 容错的在线数据流的流式处理程序. 总之一句话: Spark Streaming 用于流式数据的处理 在 Spark Streaming 中，处理数据的单位是一批而不是单条，而数据采集却是逐条进行的，因此 Spark Streaming 系统需要设置间隔使得数据
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2023-09-25 04:50:59
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凌云时刻 · 故事导读：四月中旬，谷歌与苹果一同发布了利用低功耗蓝牙技术追踪新冠接触者的合作计划 [1] ，将在不牺牲个人隐私的前提下，帮助安卓和iOS系统用户确定他们是否曾经接触过新型冠状病毒肺炎患者。本文主要介绍该技术的实现原理以及讨论该技术在隐私性方面提供的保护机制。作者 | 阿里巴巴冷劲一、具隐私性保护的低功耗蓝牙接触追踪技术近距离接触为 COVID-19 已知的最主要
# 如何在Spark中消费Kafka并设置Checkpoint
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的框架，而 Kafka 则是一个流行的消息队列系统。消费 Kafka 消息的一个重要方面是设置 Checkpoint，以确保数据的可靠性和处理的有效性。本篇文章将教你如何实现这一过程，特别是对于刚入行的小白。
## 流程概览
下面是实现 Spark 消费 Kafka 和设
原创
2024-09-01 04:01:49
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一、什么是消费幂等？幂等：如果有一个操作，多次执行与一次执行所产生的影响是相同的，我们就称这个操作是幂等的。基于上述的概念，结合消息消费的场景，我们能够总结出消息幂等的概念：如果消息重试多次，消费者端对该重复消息消费多次与消费一次的结果是相同的，并且多次消费没有对系统产生副作用，那么我们就称这个过程是消息幂等的。在互联网应用中，尤其在网络不稳定的情况下，消息很有可能会出现重复发送或重复消费。如果重
Spark Streaming与Socket我们在使用Spark Streaming的实时计算功能的时候，有时候会与Socket进行通信，即通过Spark Streaming监听Socket，实时获取从Socket发送的数据进行处理。 但最近发现一个坑：Socket如果客户端与服务端之间有一段时间没有进行通信，即客户端与服务端之间相互没有进行数据传输，那么客户端与服务端的连接就会自动断开。 参考了
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2024-07-13 15:04:28
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目录1.摘要2.基于Receiver的方式3.基于Direct的方式4.案例参考1.摘要Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式Receiver与Direct的方式，可以从代码中简单理解成Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列，Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据了。2.基于Receiver的方式 这种方式使用Receiver来获取数据
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2023-10-02 09:00:30
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基本数据类型——字符串类型str1、定义name = 'Tony'
address = ''上海市浦东新区''
sex = '''男
喜欢面条'''用单引号、双引号、多引号，都可以定义字符串，本质上是没有区别的，不过需要注意：#1、需要考虑引号嵌套的配对问题
msg = "My name is Tony , I'm 18 years old!"
#内层有单引号，外层就需
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2023-08-23 21:07:40
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Spark消费Kafka的过程记录
在大数据技术的世界中，Apache Spark与Apache Kafka的结合为数据流处理提供了极大的灵活性与高效性。这种架构广泛应用于实时数据处理任务，例如金融分析、社交媒体监控等。然而，在实际应用过程中，我们会遇到诸多问题，尤其是在Spark消费Kafka消息时的种种错误。
### 问题背景
在我们进行Spark消费Kafka的任务时，经常可以看到Ka
在前面的文章中，我已经大致讲解了基于物品的协同过滤算法（itemCF）的原理以及在Python上的实现，实现的机制主要使用串行化，耗时长，响应慢，难以适应现实大数据的需求。本文主要讲解itemCF算法在Spark上的并行化实现以便更适合用途以及提高性能。本文主要内容：1.Spark介绍。2.Spark环境配置。3.算法实现的基本流程（附流程图）4.代码分步详解。5.完整代码。6.运行结果。7.参考
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2024-09-04 21:46:02
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# Spark重复消费：概念与解决方案
在大数据处理的场景中，Apache Spark 以其高效的计算能力和灵活的数据处理能力受到广泛欢迎。然而，在处理数据时，尤其涉及到流数据的处理时，重复消费的问题时常出现。在本文中，我们将探讨 Spark 的重复消费问题，包括其成因、表现及解决方案，并通过代码示例来加深理解。
## 什么是重复消费？
重复消费是指应用程序在处理数据时，意外地对同一数据进行
# Spark消费Kafka的高效数据处理
随着大数据时代的到来，实时数据处理在各行各业中发挥着越来越重要的角色。Apache Kafka和Apache Spark是两个流行的开源项目，分别负责数据的传输和处理。本文将详细介绍如何利用Spark来消费Kafka中的数据，同时提供代码示例、甘特图和状态图的可视化表示。
## Kafka与Spark简介
- **Kafka**是一个分布式流处理平
原创
2024-10-05 04:31:40
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文章目录一、需求分析及实现思路1.1 需求分析：当日新增付费用户首单分析1.2 整体实时计算框架流程1.3 具体业务流程图二、实时采集mysql数据2.1 canal实时采集mysql数据2.1.1 什么是canal2.1.2 canal使用场景①原始场景：阿里otter中间件的一部分②常见场景1：更新缓存服务器③常见场景2④常见场景32.1.3 canal的工作原理mysql的主从复制原理ca
# Python设置间隔
`，它可以让程序暂停执行
原创
2023-11-21 12:58:13
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# JAVA设置间隔：定时任务与甘特图解析
在软件开发中，我们经常需要定时执行一些任务，例如定时备份数据、定时发送邮件等。Java提供了多种方式来实现定时任务，其中使用`ScheduledExecutorService`是较为常见的一种方式。本文将介绍如何使用Java设置间隔执行任务，并使用甘特图展示任务执行的时间线。
## 定时任务的实现
在Java中，`ScheduledExecutor
原创
2024-07-30 09:28:14
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java spark 消费kafka_spark2.3 消费kafka数据
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2021-07-26 16:38:00
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