Spark Streaming实时流处理学习

2018-09-01 590

一.Hadoop框架介绍 hadoop是Apache发布的开源分布式基础架构他的两个核心是 HDFSHDFS是Hadoop的文件管理系统，负责了海量数据的存储，是做大数据的基础 MapReduceMapReduce则是为了海量数据提供了计算两部分就组成了Hadoop的分布式基础架构二.HDFS介绍 HDFS作为Hadoop为存储海量数据，自然有着与传统文件系统有着不同的结构，它是以Linux文件系统的基础的架构，构建里一套分布式文件系统，它是由一个NameNode和多台DataNode组成的。他通过将文件进行划分，分成多个数据块进行存储。（默认64MB，一般设置为128MB，备份X3）NameNode 管理文件系统的命名空间，存放文件元数据维护文件系统的所有文件和目录，文件与数据块的映射记录每个文件中各个块所在数据节点的信息 DataNode 存储并检索数据块香NameNode更新所存储块的列表优点适合大文件存储，有副本策略可以构建在廉价机器上，有一定容错和恢复机制支持流式数据访问，一次写入多次读取缺点不适合大量小文件存储不适合并发写入，不支持文件随机修改不支...

2018-08-31

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1. 初识实时流处理 1.1. 业务现状分析统计主站每个（指定）课程访问的客户、地域信息分布地域：ip转换客户端：useragent获取如上两个操作：采用离线（Spark/MapReduce）的方式进行统计实现步骤课程编号、IP信息、useragent进行相应的统计分析操作：MapReduce/Spark 项目架构日志收集：Flume离线分析：MapReduce/Spark统计结果图形化展示问题1小时级别10分钟5分钟1分钟秒级别基于Hadoop的实现方案存在的问题？如何解决？？？？===> 实时流处理框架 1.2. 业务现状分析实时流处理产生背景时效性高数据量大实时流处理概述实时计算流式计算实时流式计算离线计算与实时计算对比数据来源离线：HDFS 历史数据数据量比较大实时：消息队列（Kafka），实时新增/修改记录过来的某一笔数据处理过程离线：MapReduce：map + reduce 实时：Spark（DStream/SS）处理速度离线：慢实时：快速进程离线：启动+销毁实时：7*24 实时流处理框架对比 Apache Storm Apach...

2018-09-02

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

Spark Streaming实时流处理学习

目录

1.初识实时流处理

2.分布式日志收集框架Flume

3.分布式发布订阅消息系统Kafka

4.实战环境搭建

5.Spark Streaming入门

6.Spark Streaming核心概念与编程

7.Spark Streaming进阶与案例实战

8.Spark Streaming整合Flume

9.Spark Streaming整合Kafka

10.Spark Streaming整合Flume&Kafka打造通用流处理基础

11.Spark Streaming项目实战

12.可视化实战

Hadoop大数据开发框架学习

01. Spark Streaming实时流处理学习——初识实时流处理

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