《Spark大数据分析实战》——3.2节Spark Streaming-低调大师

《Spark大数据分析实战》——3.2节Spark Streaming

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本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第3章，第3.2节Spark Streaming，作者高彦杰　倪亚宇，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

3.2　Spark Streaming
Spark Streaming是一个批处理的流式计算框架。它的核心执行引擎是Spark，适合处理实时数据与历史数据混合处理的场景，并保证容错性。下面将对Spark Streaming进行详细的介绍。
3.2.1　Spark Streaming简介
Spark Streaming是构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark流式大数据处理能力。Spark Streaming将数据流以时间片为单位进行分割形成RDD，使用RDD操作处理每一块数据，每块数据（也就是RDD）都会生成一个Spark Job进行处理，最终以批处理的

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Storm入门之第四章Spouts

本文翻译自《Getting Started With Storm》译者：吴京润编辑：方腾飞你将在本章了解到spout作为拓扑入口和它的容错机制相关的最常见的设计策略。可靠的消息 VS 不可靠的消息在设计拓扑结构时，始终在头脑中记着的一件重要事情就是消息的可靠性。当有无法处理的消息时，你就要决定该怎么办，以及作为一个整体的拓扑结构该做些什么。举个例子，在处理银行存款时，不要丢失任何事务报文就是很重要的事情。但是如果你要统计分析数以百万的tweeter消息，即使有一条丢失了，仍然可以认为你的结果是准确的。对于Storm来说，根据每个拓扑的需要担保消息的可靠性是开发者的责任。这就涉及到消息可靠性和资源消耗之间的权衡。高可靠性的拓扑必须管理丢失的消息，必然消耗更多资源；可靠性较低的拓扑可能会丢失一些消息，占用的资源也相应更少。不论选择什么样的可靠性策略，Storm都提供了不同的工具来实现它。要在spout中管理可靠性，你可以在分发时包含一个元组的消息ID（collector.emit(new Values(…),tupleId)）。在一个元组被正确的处理时调用ack方法，而在失败时...

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2.5　更多阅读材料美国国家技术与标准研究所的云定义是SP 800-145这个专门出版物的一部分[NIST 11]。针对不同类型的内存以及网络连接的延迟数据源自http://www.eecs.berkeley.edu/~rcs/research/interactive_latency.html。 Jeff Dean的主题发言列出了新数据中心的问题[Dean]。 James Hamilton（来自AWS）在他的报告中给我们展示了大规模发生的故障，报告获取链接如下：http://www.slideshare.net/AmazonWebServices/cpn208-failuresatscale-aws-reinvent-2012。可以在http://memcached.org/访问Memcached系统的网站。 Hadoop分布式文件系统

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