我们的应用场景是分析用户使用手机App的行为，描述如下所示：1、手机客户端会收集用户的行为事件（我们以点击事件为
原创
2023-05-16 10:21:57
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# 如何实现Spark Stream Golang
## 引言
在本文中，我将指导你如何使用Spark Stream Golang来进行实时数据处理。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理解整个过程并提供每一步所需的代码示例。
## 流程步骤
首先，让我们梳理一下实现“spark stream golang”的过程，可以使用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -
原创
2024-06-01 06:47:57
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aWordCount.java
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2023-05-07 11:39:24
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redis Stream：redis Stream是redis 5.0版本新增加的数据结构。redis stream主要用于消息队列(MQ,Message Queue)，Redis本身是有一个Redis发布订阅（pub/sub）来实现消息队列的功能，但它有个缺点就是消息无法持久化，如果出现网络断开、Redis宕机等，消息就会被丢弃。简单来说发布订阅(pub/sub)可以分发消息，但无法记录历使消息
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2023-06-13 15:00:41
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什么是Spark Streaming？ Spark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入
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2024-09-29 18:59:09
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拓展 1 ： 耳听八方 —— StreamRedis5.0 提供了一个新的数据结构 Stream，它是一个支持多播的可持久化的消息队列。 Redis Stream 的结构如上图所示，它有一个消息链表，将所有加入的消息都串起来，每个消息都有一个唯一的 ID 和对应的内容。消息是持久化的，Redis 重启后，内容还在。每个 Stream 都有唯一的名称，它就是 Redis 的 key，在我
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2023-08-25 10:29:30
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一、概述 Redis Stream是Redis5.0版本新加的一个数据结构，Steam数据结构可以被视为一个日志或消息队列。它是一个由多个键值对组成的可持久化、有序、可重复的数据流。每个键值对表示一个消息，其中键表示消息的唯一标识，值标识消息的内容。 &nb
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2023-06-25 21:00:32
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最近做了些基于redis stream做消息队列的工作，有人会问，为什么要用redis，而不是专用消息队列中间件来做呢？好吧，一个是资源不足问题，另一个也是不想增加依赖项，最终导致了不用ons、rocketmq、rabbitmq来做。曾经的概念里，用redis做消息队列都是不正统的，很脆弱的选择，一般是看不上的，直到最近的redis5 stream特性出来后，就另眼相看了。stream特性是模仿k
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2024-02-19 00:13:13
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文章目录Stream1、增删改查2、独立消费3、创建消费组4、Pending 等待列表5、消息转移6、坏消息问题 / Dead Letter 死信问题 Stream Redis5.0 被作者 Antirez 突然放了出来，增加了很多新的特色功能。而 Redis5.0 最大的新特性就是多出了一个数据结构 Stream，它是一个新的强大的支持多播的可持久
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2023-09-19 06:17:53
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一、发布订阅与Stream1.Redis 中的发布/订阅功能发布/ 订阅系统 是 Web 系统中比较常用的一个功能。简单点说就是 发布者发布消息，订阅者接受消息，这有点类似于我们的报纸/ 杂志社之类的： (借用前边的一张图)从我们 前面(下方相关阅读) 学习的知识来看，我们虽然可以使用一个 list 列表结构结合 lpush 和 rpop 来实现消息队列的功能，但是似乎很难实现实现 消息多播 的功
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2024-06-26 20:00:59
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带你彻底理解 Redis 持久化一、前言redis作为内存数据库，在我们后端开发中应用是非常多的，尤其是在大流量背景下，redis作为缓存数据库就必不可少了。想了解redis使用场景可以移步至redis使用场景。redis 作为内存数据库，就会存在一个致命的问题，比如宕机、停电、自然灾害等等导致redis停止服务，那么内存中的数据就会丢失，对于不重要的数据还好，但是一旦涉及到核心数据，这个是万万不
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2024-06-25 08:39:07
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执行Spark任务免不了从多个数据源拿数据，除了从HDFS获取数据以外，我们还经常从Mysql和HBase中拿数据，今天讲一下如何使用Spark查询Mysql和HBase1. Spark查询Mysql首先，Spark连接Mysql当然需要有Mysql的驱动包，你可以在启动时加上如下命令：bin/spark-shell --driver-class-path /home/hadoop/jars/my
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2023-10-28 21:51:20
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# Spark Stream读取文件实现的流程
本文将介绍如何使用Spark Stream读取文件的步骤和相应的代码。
## 流程概览
下面是使用Spark Stream读取文件的步骤概览：
步骤 | 描述
---|---
1 | 创建SparkSession
2 | 创建StreamingContext
3 | 创建DStream，并定义数据源
4 | 对DStream应用转换操作
5
原创
2023-09-12 12:15:30
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# Spark Streaming 重连实现指南
在大数据生态中，Apache Spark Streaming 是非常流行的流处理框架。流处理本质上是处理实时的、连续到达的数据流。然而，有时候，由于一定的原因（如网络波动、数据源停机等），Spark Streaming可能会失去与数据源的连接。在这种情况下，重连机制显得尤为重要。本文将引导你如何在 Spark Streaming 中实现重连机制。
原创
2024-09-15 06:01:51
31阅读
# 如何实现“spark stream 统计金额”
## 1. 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 创建StreamingContext对象 |
| 3 | 通过socket或Kafka等方式读取实时数据 |
| 4 | 对数据进行处理，如筛选、转换等 |
| 5 | 统计金额，并输出结果 |
原创
2024-05-06 06:34:14
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sparkstreaming之DStreamDStream概念DStream中batch的划分及batch和RDD的关系SparkStreaming处理流程Dstream算子Input DStreamTransformations DStreamOutput DStream DStream概念DStream（Discretized Stream）作为Spark Streaming的基础抽象，它代
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2024-09-27 14:46:58
54阅读
自Spark 2.3开始，Spark Structured Streaming开始支持Stream-stream Joins。
原创
2021-07-29 16:58:57
430阅读
# Spark Stream 部署使用指南
## 指南概述
在本指南中，我将教会你如何在Spark中部署和使用Spark Stream。Spark Stream是一个用于处理实时数据流的组件，能够实时地处理数据并生成结果。我们将通过一系列步骤来完成这个任务。
## 步骤概览
以下是部署和使用Spark Stream的主要步骤：
```mermaid
journey
title 开发S
原创
2024-05-31 06:14:22
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# 实现Spark Flink Stream Wordcount教程
## 流程概述
在实现"Spark Flink Stream Wordcount"的过程中，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个流式数据源 |
| 2 | 对流式数据进行处理，提取单词 |
| 3 | 统计单词出现的次数 |
| 4 | 输出结果 |
##
原创
2024-04-06 03:25:52
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## 整合Spark Stream和Kafka的步骤
首先，让我们来看一下整合Spark Stream和Kafka的流程。下面是一个展示整个过程的表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤1：创建Spark Streaming上下文 | 创建一个`StreamingContext`对象，设置批处理间隔和Spark运行环境 |
| 步骤2：创建Kafka数据源 |
原创
2023-08-30 10:50:59
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