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StreamingPro 支持Spark Structured Streaming

前言 Structured Streaming 的文章参考这里: Spark 2.0 Structured Streaming 分析。2.0的时候只是把架子搭建起来了,当时也只支持FileSource(监控目录增量文件),到2.0.2后支持Kafka了,也就进入实用阶段了,目前只支持0.10的Kafka。Structured Streaming 采用dataframe API,并且对流式计算重新进行了抽象,个人认为Spark streaming 更灵活,Structured Streaming 在某些场景则更方便,但是在StreamingPro中他们之间则没太大区别,唯一能够体现出来的是,Structured Streaming 使得checkpoint真的进入实用阶段。 下载 Spark 2.0.2 based on scala-2.10 StreamingPro 预编译版本 假设我们都放在/tmp目录下 写逻辑 新建一个文件,/tmp/ss-test.json,内容如下: { "scalamaptojson": { "desc": "测试", "strategy": "spark"...

让CarbonData使用更简单

CarbonData 是什么 引用官方的说法: Apache CarbonData是一种新的高性能数据存储格式,针对当前大数据领域分析场景需求各异而导致的存储冗余问题,CarbonData提供了一种新的融合数据存储方案,以一份数据同时支持“任意维度组合的过滤查询、快速扫描、详单查询等”多种应用场景,并通过多级索引、字典编码、列存等特性提升了IO扫描和计算性能,实现百亿数据级秒级响应。 CarbonData的使用 我之前写过一篇使用的文章。CarbonData集群模式体验。到0.3.0版本,已经把kettle去掉了,并且我提交的PR已经能够让其在Spark Streaming中运行。之后将其集成到StreamingPro中,可以简单通过配置即可完成数据的流式写入和作为SQL服务被读取。 准备工作 CarbonData 使用了Hive的MetaStore。 MySQL数据库 hive-site.xml 文件 下载StreamingPro with CarbonData MySQL 创建一个库: create database hive CHARACTER SET latin1; hdfs-...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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