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Spark Streaming + Spark SQL 实现配置化ETL流程

项目地址 前言 传统的Spark Streaming程序需要: 构建StreamingContext 设置checkpoint 链接数据源 各种transform foreachRDD 输出 通常而言,你可能会因为要走完上面的流程而构建了一个很大的程序,比如一个main方法里上百行代码,虽然在开发小功能上足够便利,但是复用度更方面是不够的,而且不利于协作,所以需要一个更高层的开发包提供支持。 如何开发一个Spark Streaming程序 我只要在配置文件添加如下一个job配置,就可以作为标准的的Spark Streaming 程序提交运行: { "test": { "desc": "测试", "strategy": "streaming.core.strategy.SparkStreamingStrategy", "algorithm": [], "ref": [], "compositor": [ { "name": "streaming.core.compositor.kafka.MockKafkaStreamingCompositor", "params": [ { "meta...

利用Spark Streaming实现分布式采集系统

前言 前两天我刚在自己的一篇文章中鼓吹数据天生就是流式的,并且指出: 批量计算已经在慢慢退化,未来必然是属于流式计算的,数据的流动必定是由数据自己驱动流转的。 而Spark Streaming 在上层概念上,完美融合了批量计算和流式计算,让他们你中有我,我中有你,这种设计使得Spark Streaming 作为流式计算的一个载体,同时也能作为其他一些需要分布式架构的问题提供解决方案。 Spark Streaming 作为一些分布式任务系统基础的优势 天然就是分布式的,不用再为实现分布式协调而蛋疼 基于Task的任务执行机制,可随意控制Task数量 无需关注机器,是面向资源的,使得部署变得异常简单,申明资源,提交,Over 集成完善的输入输出,包括HDFS/Kafka/ElasticSearch/HBase/MySQL/Redis 等等,这些都无需自己去搞 成熟简单的算子让你对数据的处理变得异常简单 StreamingPro 项目让申明式或者复杂的Spark Streaming程序更加简单,同时还可以通过StreamingPro提供的Rest 接口来增强Spark Streaming D...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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