DataFlow编程模型与Spark Structured streaming
流式（streaming）和批量（ batch）：流式数据，实际上更准确的说法应该是unbounded data(processing)，也就是无边界的连续的数据的处理；对应的批量计算，更准确的说法是bounded data(processing)，亦即有明确边界的数据的处理。 近年 ...
原文：Spark 3.2.1 Structured Streaming编程指南
一.概述 Structured Streaming是一个可扩展 容错的流处理引擎，建立在Spark SQL引擎之上。开发者可以用离线批处理数据相同的表示来表示流计算的逻辑，并且保持其逻辑的一致性 流批一体 。Spark SQL引擎会处理好增量连续运行，并随着流式数据的接收持续更新最终结果。开发者可以使用Dataset DataFrame API ，使用Scala，Java，Python或者R的方式 ...
2022-04-07 17:58 0 627 推荐指数：
相关推荐
Spark Streaming编程指南
Overview A Quick Example Basic Concepts Linking Initializing StreamingContext ...
Spark Structured Streaming（一）基础
1. 流处理的场景 我们在定义流处理时，会认为它处理的是对无止境的数据集的增量处理。不过对于这个定义来说，很难去与一些实际场景关联起来。在我们讨论流处理的优点与缺点时，先介绍一下流处理的常用场景。 ...
Spark Structured Streaming（二）实战
5. 实战Structured Streaming 5.1. Static版本 先读一份static 数据： val static = spark.read.json("s3://xxx/data/activity-data/") static.printSchema root ...
Spark Streaming 编程入门指南
Spark Streaming 是核心Spark API的扩展，可实现实时数据流的可伸缩，高吞吐量，容错流处理。可以从许多数据源（例如Kafka，Flume，Kinesis或TCP sockets）中提取数据，并且可以使用复杂的算法处理数据，这些算法用高级函数表示，如map、reduce、join ...
Spark之Structured Streaming
目录 Part V. Streaming Stream Processing Fundamentals 1.概念 2.Stream Processing Design Points 3.Spark’s ...
Structured Streaming编程向导
简介 Structured Streaming is a scalable and fault-tolerant stream processing engine built on the Spark SQL engine. You can express your streaming ...
Spark——Spark Streaming 对比 Structured Streaming
简介 Spark Streaming Spark Streaming是spark最初的流处理框架，使用了微批的形式来进行流处理。 提供了基于RDDs的Dstream API，每个时间间隔内的数据为一个RDD，源源不断对RDD进行处理来实现流计算。 Structured ...