流计算处理过程包括数据实时采集、数据实时计算和实时查询服务 常用的实时计算框架 1. Apache Spark Streaming Apache公司开源的实时计算框架。Apache Spark Streaming主要是把输入的数据按时间进行切分,切分的数据块并行计算处理,处理的速度可以达到秒级别。 2. Apache Storm Apache公司开源的实时计算框架,它具有简单、高效...
最简单的理解，就是把RDD当做一个数据集的类。想对一个数据集所有的操作，基本都可以通过对着RDD对象进...
高可靠性和容错性:Spark Streaming具有高可靠性和容错性。它使用Spark的分布式计算引擎,可以自动处理节点故障和数据丢失的情况。在数据流处理过程中,Spark Streaming会将数据流分成小的批次,并在每个批次完成后进行检查点操作,以确保数据的可靠性和一致性。 高性能和可伸缩性:Spark Streaming利用Spark的内存计算和并行处理...
Spark Streaming 是Spark 的组件,用于处理实时流数据。因此,它是对核心 Spark API 的有用补充。它支持实时数据流的高吞吐量和容错流处理。 Spark SQL Spark SQL 是 Spark 中的一个新模块,它将关系处理与 Spark 的函数式编程 API 集成在一起。它支持通过 SQL 或 Hive 查询语言查询数据。对于熟悉 RDBMS 的人来...
Spark 结构化流是一种用于内存中处理的常用平台。 它具有用于批处理和流式处理的统一范例。 任何批处理的知识和用法都可以用于流式处理,所以从批处理数据发展为流式处理数据很轻松。 Spark Streaming 只是在 Apache Spark 上运行的引擎。 结构化流创建长时间运行的查询,在此期间,可对输入...
关于sparkstreaming和flink水位线的思考对比: https://www.sohu.com/a/270444235_494938 流计算中我们需要保存状态,但是Dstream是无状态的,那么其count算子是如何工作的呢,答案是将前一个时间步的RDD作为当前时间步的前继结点,就能达到状态更替的效果。
离线计算:Hadoop MapReduce、Spark 流式、实时计算:Storm、Spark Streaming、S4、Heron K-V、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB 资源管理:YARN、Mesos 日志收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana 消息系统:Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ 查询分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin...
Storm是纯实时,来一条数据,处理一条数据,Spark Streaming准实时,对一个时间段内的数据收集起来,作为一个RDD再处理 B. Storm毫秒级,Spark Streaming秒级 C. Storm支持事务,Spark Streaming支持,但不够完善 D. Storm和Spark Streaming容错性都依赖ZooKeeper 查看完整题目与答案 性能测试服务是一项为应用接口、链...
流计算(Stream Processing)是一种实时处理数据的计算模型,它可以在数据到达时立即进行处理,而不是等待所有数据都到达后再进行批处理。流计算通过将数据分成连续的、无限的数据流,并对每个数据进行逐个处理,从而实现实时的数据分析和处理。 流计算的特点如下: ...
partition 是指的spark在计算过程中,生成的数据在计算空间内最小单元,同一份数据(RDD)的partition 大小不一,数量不定,是根据application里的算子和最初读入的数据分块数量决定的,这也是为什么叫“弹性分布式”数据集的原因之一。总结:block位于存储空间、partition 位于计算空间,block的大小是固定的、partition 大小是不...