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第五篇|Spark-Streaming编程指南(2)

第四篇|Spark-Streaming编程指南(1)对Spark Streaming执行机制、Transformations与Output Operations、Spark Streaming数据源(Sources)、Spark Streaming 数据汇(Sinks)进行了讨论。本文将延续上篇内容,主要包括以下内容: 有状态的计算 基于时间的窗口操作 持久化 检查点Checkpoint 使用DataFrames & SQL处理流数据 有状态的计算 updateStateByKey 上一篇文章中介绍了常见的无状态的转换操作,比如在WordCount的例子中,输出的结果只与当前batch interval的数据有关,不会依赖于上一个batch interval的计算结果。spark Streaming也提供了有状态的操作:updateStateByKey,该算子会维护一个状态,同时进行信息更新 。该操作会读取上一个batch interval的计算结果,然后将其结果作用到当前的batch interval数据统计中。其源码如下: defupdateStateByKey[S:Cla...

特皮技术团队:一年经验菜鸟前端眼中的异步编程

前端开发必不可少,什么是异步编程 由于javascript语言是一门“单线程”的语言,所以,javascript就像一条流水线,仅仅是一条流水线而已,要么加工,要么包装,不能同时进行多个任务和流程。 而作为前端开发,在面试与工作中相信大家一定被问过或经常需要用到异步编程,那么什么是异步编程呢? 一首歌,一篇文章 欢迎你关注公众号 首先我们先区分一下什么是同步编程,什么是异步编程。 同步编程:我们都知道代码的执行顺序是自上而下执行的,那么同步就是需要每一个任务都完成以后再去执行下一个任务,执行顺序与排列顺序是一致的。坏处,只要有一个任务耗时很长,后面任务都必须排队等着,常见的浏览器无响应,死循环。 异步编程:每一个任务有一个或多个回调函数,前一个任务执行完后,不是执行下一个任务,而是执行回调函数,后一个任务是不等前一个任务结束就执行的,所以程序的执行顺序与任务的排列顺序是不一致的。 简单的说我们可以将异步编程理解为在约定的时间内完成的操作。 举个简单的例子: 假设你设置了一个第二天 7:00 的闹钟,那么我们设置完,是一直在等待闹钟的提醒,再去做下一件事,还是去做别的事情,相信大家都不会...

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