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Spark入门实战系列(上)-实时流计算SparkStreaming原理介绍
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上传时间: 2021-02-24
详细说明：SparkStreaming是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。支持从多种数据源获取数据，包括Kafk、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis以及TCPsockets，从数据源获取数据之后，可以使用诸如map、reduce、join和window等高级函数进行复杂算法的处理。最后还可以将处理结果存储到文件系统，数据库和现场仪表盘。在“OneStackrulethemall”的基础上，还可以使用Spark的其他子框架，如集群学习、图计算等，对流数据进行处理。SparkStreaming处理的数据流图：Spark的各个子框架，都是
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