【Hadoop Summit Tokyo 2016】像搭乐高一样搭建Storm与Spark Streaming Pipelines块-低调大师

【Hadoop Summit Tokyo 2016】像搭乐高一样搭建Storm与Spark Streaming Pipelines块

2017-03-01 621

本讲义出自Arun Murthy在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要介绍了Arun Murthy与团队的从各种流使用中学习到的最佳实践和经验，演讲的内容非常简单易懂并且非常有趣，在演讲的最后还介绍了像搭乐高一样搭建Storm与Spark Streaming Pipelines块的相应工具。

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【Hadoop Summit Tokyo 2016】将HDFS演化成为广义存储子系统

本讲义出自Sanjay Radia在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要介绍了HDFS的相关知识以及HDFS的过去以及未来发展的动机，分享了HDFS的优势所在以及面对的主要挑战，并分享了弹性的HDFS以及泛化存储层的存储容器。

2017-03-02

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1. 输入DStream与Receiver 输入DStreams表示从源中获取输入数据流的DStreams。在指南一示例中，lines表示输入DStream，它代表从netcat服务器获取的数据流。每一个输入DStream(除 file stream)都与一个接收器Receiver相关联，接收器从源中获取数据，并将数据存入Spark内存中来进行处理。输入DStreams表示从数据源获取的原始数据流。Spark Spark Streaming提供了两类内置的流源（streaming sources）：基本源(Basic sources) - ：StreamingContext API中直接可用的源。示例：文件系统(file system)和套接字连接(socket connections)。高级源(Advanced sources) - 例如Kafka，Flume，Kinesis等源可通过额外的实用程序类获得。这些需要额外依赖。我们将在本文稍后讨论这两类源。请注意，如果希望在流应用程序中并行接收多个数据流，你可以创建多个输入DStream（在“性能调优”部分中进一步讨论）...

2017-03-02

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