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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# Redis Stream延时处理的探索
在当今的微服务架构中，数据流的处理变得至关重要。Redis Streams提供了一种灵活的方式来处理实时数据流，而对于某些场景，我们可能需要对流数据进行延迟处理。这篇文章将探讨如何在Redis Streams中实现延时处理，同时提供实用的代码示例，帮助大家更好地理解这一概念。
## Redis Streams简介
Redis Streams是Red
原创
2024-08-02 11:43:11
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## Redis Stream延时队列
在实际的生产环境中，经常会遇到需要延时处理任务的场景。为了解决这个问题，我们可以使用Redis Stream来实现延时队列的功能。
### 什么是Redis Stream？
Redis Stream是Redis 5.0版本中引入的新数据结构，它类似于消息队列，但具有更多的功能和特性。Stream可以用来保存多条消息，每条消息包含一个唯一的ID和一组键值
原创
2024-05-24 05:21:51
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## 实现 Redis Stream 队列延时
### 关系图
```mermaid
erDiagram
小白 --> 开发者: 求教
开发者 --> 小白: 教导
```
### 整体流程
下面是实现 Redis Stream 队列延时的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个 Redis Stream |
| 2 | 向
原创
2024-06-06 05:34:32
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redis的zset是有序集合，默认根据score升序排序。并且可以根据scope范围查询，因此可以启动一个线程循环执行范围查询，获取当前时间之前的数据，即要执行任务，（因为不是严格按照时间匹配的，因此可能会有一点时间偏差，但一般情况下不会有影响），处理完后删除缓存。考虑到线程有可能会异常退出（比如redis连接异常等），因此使用监听者模式设计了线程重启方案，监听者会监听线程，当线程出现异常时监听
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2023-08-30 11:08:22
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# 使用 Redis Stream 实现延时队列
## 一、概述
在日常开发中，我们常常需要使用队列来处理一些异步任务。而在某些场景下，我们还需要实现延时队列，即将任务延迟一段时间后再进行处理。Redis Stream 提供了一种简单且高效的方式来实现延时队列。
本文将介绍如何使用 Redis Stream 来实现延时队列，并提供详细的代码示例和解释。
## 二、整体流程
下面是实现 R
原创
2023-07-29 13:49:15
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摘要Redis 的 Stream 有哪些特别的功能？跟 kafka 有哪些异同？怎么更好的使用它呢？本文作者老钱对此调研颇多，小编读后觉得受益很大，大家也不妨详细了解下。内容概述Redis5.0最近被作者突然放出来了，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化的消息队列，作者坦言Redis Stream狠狠地借鉴了
导语 | Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制、快速扩容、灵活容错等特性。腾讯数据平台部 MQ 团队对 Pulsar 做了深入调研以及大量的性能和稳定性方面优化，目前已经在腾讯云消息队列 TDMQ 落地上线。本文主要介绍Pulsar延迟消息投递的实现，希望与大家一同交流。一、什么是延迟消息投递延迟消息投递在MQ应用场景中
# 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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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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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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# 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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# 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
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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
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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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# 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
本讲从二个方面阐述：数据清理原因和现象数据清理代码解析 Spark Core从技术研究的角度讲 对Spark Streaming研究的彻底，没有你搞不定的Spark应用程序。Spark Streaming一直在运行，不断计算，每一秒中在不断运行都会产生大量的累加器、广播变量，所以需要对对象及元数据需要定期清理。每个batch duration运行时不断触发job后需要清理rdd和元数据。
# 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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