原文:SparkStreaming實時流式大數據處理實戰總結

總結 SparkStreaming實時流式大數據處理實戰 一 初始spark . 初始sparkstreaming . 大數據處理模式 .一種是原生流處理 Native 的方式,即所有輸入記錄會一條接一條地被處理,storm 和 flink . 另一種是微批處理 Batch 的方式,將輸入的數據以某一時間間隔,切分成多個微批量數據,然后對每個批量進行處理,sparkStreaming . 消息傳輸 ...

2021-01-29 20:12 0 598 推薦指數:

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我的《海量數據處理大數據技術實戰》出版啦!

我是如何持續寫作的? 其實,關於寫作,我也沒多想,就是想着總結自己學習和工作中遇到的一些問題。我最開始寫文章並不是在CSDN或者其他的一些博客平台,而是在QQ空間。那時的我還在上學,在QQ空間里寫下了自己的第一篇原創文章《SQL注入攻擊三部曲》。沒錯,你哥我最初就是搞滲透! 后面 ...

Fri Aug 28 09:31:00 CST 2020 0 856
Storm,Spark和Flink三種流式大數據處理框架對比

storm、spark streaming、flink都是開源的分布式系統,具有低延遲、可擴展和容錯性諸多優點,允許你在運行數據流代碼時,將任務分配到一系列具有容錯能力的計算機上並行運行,都提供了簡單的API來簡化底層實現的復雜程度。 Apache Storm 在Storm中,先要設計一個用於 ...

Tue Jan 07 04:28:00 CST 2020 0 3455
基於Hadoop生態SparkStreaming大數據實時處理平台的搭建

隨着公司業務發展,對大數據的獲取和實時處理的要求就會越來越高,日志處理、用戶行為分析、場景業務分析等等,傳統的寫日志方式根本滿足不了業務的實時處理需求,所以本人准備開始着手改造原系統中的數據處理方式,重新搭建一個實時處理平台,主要是基於hadoop生態,利用Kafka作為中轉 ...

Sat Jun 09 06:31:00 CST 2018 0 2543
大數據流式處理的利與弊

  Laxcus大數據管理系統2.0版本推出有兩個多月了,最近做了一次使用情況調查,發現最受歡迎的竟是流式處理。這大大出乎我們推出新版本時的預料。因為當時新版本推出時,流式處理只是做為磁盤數據處理的一項輔助功能而附帶提供的,而且最初設計流式處理時,技術上也並沒有花太多心思,因為它很容易實現 ...

Thu May 12 15:04:00 CST 2016 0 3631
javascript 大數據處理方法

隨着前端的飛速發展,在瀏覽器端完成復雜的計算,支配並處理大量數據已經屢見不鮮。那么,如何在最小化內存消耗的前提下,高效優雅地完成復雜場景的處理,越來越考驗開發者功力,也直接決定了程序的性能。 本文展現了一個完全在控制台就能模擬體驗的實例,通過一步步優化,實現了生產並操控多個1000000(百萬 ...

Thu Apr 12 17:58:00 CST 2018 0 4814
2大數據處理架構Hadoop

2.1概述 2.1.1Hadoop簡介 Hadoop是Apache軟件基金會旗下的一個開源分布式計算平台,為用戶提供了系統底層細節透明的分布式基礎架構 Hadoop是基於Java語言開發 ...

Thu Apr 20 22:23:00 CST 2017 0 1662
 
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