一、Spark Streaming的介绍 Spark Streaming是Spark 核心API的扩展，可实现实时数据流的可扩展，高吞吐量，容错流处理。 数据可以从诸如Kafka，Flume，Kinesis或TCP套接字的许多来源中获取，并且可以使用由高级功能（如map，reduce，join和window）表达的复杂算法进行处理。 最后，处理后的数据可以推送到文件系统，数据库和实时仪表板。 事
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2024-02-19 10:08:06
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一、 Spark Streaming简介Spark Streaming是Spark Core API的一种扩展，它可以用于进行大规模、高吞吐量、容错的实时数据流的处理。它支持从很多种数据源中读取数据，比如Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis或者是TCP Socket。并且能够使用类似高阶函数的复杂算法来进行数据处理，比如map、reduce、join和window。
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2023-11-19 11:15:52
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Spark基本工作原理Spark基本工作原理分布式首先我们在本地上编写spark程序，然后必须在某台能够链接spark的机器上提交该spark程序然后spark集群从hadoop：HDFS、Hive上面读取数据，分布在spark的节点上对节点上的数据进行处理，处理后的数据，可能会移动到其他节点中主要基于内存数据都是存到各个节点的内存中所有的计算操作都是针对多个节点上的数据，进行并行计算操作迭代式计
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2023-06-21 20:37:00
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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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# 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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推荐一篇博文,很好的介绍了Stream的原理.本文对其进行一些补充更加详细的讲解.作者: 李豪地址: github.com/CarpenterLe…需求:从"张三","李四","王二","张四五"中选出以张开头的名字,然后从再从中选出名字最长的一个,输出其长度.1.一种直白的实现 缺点:迭代次数过多频繁产生中间结果,性能无法接受实际想要的效果:平常的写法:int longest = 0;
for
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2024-04-20 15:13:49
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aWordCount.java
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2023-05-07 11:39:24
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Spark基本原理Spark概述Scala简介Spark与Hadoop的对比Spark运行架构基本概念架构设计Spark运行基本流程RDD的设计与运行原理RDD概念RDD主要属性1.数据的分区列表2.计算每个分区的函数3.与其他RDD之间的依赖4.优先列表位置5.分区策略6.RDD的两类操作6.RDD的常见转换操作7.RDD的依赖关系8.RDD的容错机制： Spark概述Spark由AMP实验室
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2023-07-10 15:03:49
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文章目录1. 存储结构2. 源码分析2.1 存储过程2.2 存储结构2.2.1 数据结构定义2.2.2 Radix tree 关键函数2.2.2.1 插入函数2.2.2.2 查找函数 1. 存储结构在 流对象 Stream 的介绍中已经提到 Stream 的底层存储结构为前缀压缩树，其结构示例如下：OBJ_ENCODING_STREAM 底层采用压缩前缀树(radix tree) 来存储，其每个
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2023-09-15 17:54:19
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Spark运行原理spark是一个分布式，基于内存的适合迭代计算的大数据计算框架。基于内存，在一些情况下也会基于磁盘，spark计算时会优先考虑把数据放到内存中，应为数据在内存中就具有更好的数据本地性；如果内存放不下时，也会将少量数据放到磁盘上，它的计算既可以基于内存也可以基于磁盘，它适于任何规模的数据的计算。Spark想用一个技术堆栈解决所有的大数据计算问题。大数据计算问题主要包括：交互式查询（
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2023-08-10 20:16:45
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Spark 学习: spark 原理简述主要介绍下自己在学习 spark 当中的一些理解和学习过程中踩到的坑，对 spark 时间效率优化的点做个总结，各位大佬轻拍。 # Spark 原理简述Spark 是使用 scala 实现的基于内存计算的大数据开源集群计算环境.提供了 java,scala, python,R 等语言的调用接口. 1 引言1.1 Hadoop 和 Spar
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2023-07-18 22:36:52
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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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害，别误会，我这里说的stream不是流式编程，不是大数据处理框架。我这里说的是stream指的是jdk中的一个开发工具包stream. 该工具包在jdk8中出现，可以说已经是冷饭了，为何还要你说？只因各家一言，不算得自家理解，如若有空，何多听一版又何妨。本篇主要从几个方面讲讲：1. 我们常见的stream都有哪些？2. stream包有哪些好处？3. stream包的实现原理？相信这些多少会解
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2021-12-13 17:30:00
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自Spark 2.3开始，Spark Structured Streaming开始支持Stream-stream Joins。
原创
2021-07-29 16:58:57
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上周提到我们要给llama.cpp增加一个grpc入口，这是最终成果仓库，等待进一步测试后提交合并。今天讲讲GRPC CPP开发的麻烦事情。参考文档Quick start | C++ | gRPC，参考文档就是官方的这篇文档了，安装grpc可以参考我上一篇文章，GRPC C++ windows下的简易安装方法可以看的示例仓库动手前其实没有想到grpc cpp开发和golang差这么多，
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2024-09-12 10:38:03
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## Spark Stream 的常见面试
在大数据领域中，Spark Stream 是一个非常重要的组件，常常在面试中成为热门话题。本文将介绍 Spark Stream 的常见面试问题，并提供代码示例来帮助读者更好地理解。
### Spark Stream 简介
Spark Stream 是 Apache Spark 提供的流处理引擎，能够实时处理大规模数据。它基于 Spark 的核心数据
原创
2024-02-25 04:20:43
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# Spark Streaming 的使用场景与代码示例
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，而 Spark Streaming 则是其处理实时数据流的一部分。它可以在快速到达的实时数据流中提取重要的洞察，并进行实时分析，广泛应用于金融、社交媒体监控、物联网等领域。本文将探讨 Spark Streaming 的几种主要使用场景，并通过代码示例帮助读者更好地理解其应用。
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原创
2024-09-13 04:25:51
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在构建较复杂的系统时，通常将其拆解为功能独立的若干部分。这些部分的接口遵循一定的规范，通过某种方式相连，以共同完成较复杂的任务。譬如，shell通过管道|连接各部分，其输入输出的规范是文本流。 在No
原创
2022-09-26 10:27:17
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# Spark Streaming 支持 Watermark 的实现指南
在现代实时数据处理的场景中，Apache Spark Streaming 提供了强大的工具来处理流数据。Watermark 是 Spark Streaming 中一个重要的重要特性，它用于处理数据延迟的问题。通过使用 Watermark，我们可以定义在某个时间点之前的数据是重要的，而在那个时间点之后的数据则会被丢弃。接下来
## 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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