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代碼如下：package com.dt.spark.streaming import org.apache.spark.sql.SQLContext import or
第二部分 進(jìn)階(Advanced) 3. 流（Streaming） ??Calcite擴(kuò)展了SQL和關(guān)系代數(shù)以支持流式查詢。 3.1 簡介 ??流是收集到持續(xù)不斷流動(dòng)的記錄，永遠(yuǎn)不停止。與表不同，它們
一、什么是Flume? Flume 作為 cloudera 開發(fā)的實(shí)時(shí)日志收集系統(tǒng)，受到了業(yè)界的認(rèn)可與廣泛應(yīng)用。Flume 初始的發(fā)行版本目
創(chuàng)建SparkStreamingContext1)val conf=new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("wordcount")
本期內(nèi)容： 1、Executor的WAL容錯(cuò)機(jī)制 2、消息重放Executor的安全容錯(cuò)主要是數(shù)據(jù)的安全容錯(cuò)，那為什么不考慮數(shù)據(jù)計(jì)算的安全容錯(cuò)呢？原
本課分成四部分講解，第一部分對StreamingContext功能及源碼剖析；第二部分對DStream功能及源碼剖析；第三部分對Receiver功能及源碼剖析；最后一部分將StreamingConte
本節(jié)課分成二部分講解： 一、Spark Streaming on Pulling from Flume實(shí)戰(zhàn) 二、Spark Streaming on
本期內(nèi)容： 1、updateStateByKey解密 2、mapWithState解密背景：整個(gè)Spark Streaming是按照Bat
一、HA Description：Master：192.168.1.10Slave：192.168.1.20VIP: eth0:pgvip(master and slave) 192.168.1.30
Spark 是一個(gè)基于內(nèi)存式的分布式計(jì)算框架。具有高性能，高效可擴(kuò)展，容錯(cuò)等優(yōu)點(diǎn)。今天講解一下spark的流計(jì)算，其實(shí)它也不完全是實(shí)時(shí)的流計(jì)算，算是一種準(zhǔn)實(shí)時(shí)的流計(jì)算。上圖講解運(yùn)行環(huán)境:需要linux
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