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[转载] Spark Streaming 设计原理

本文转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/47838090. 本站转载已经过作者授权。如需转载,请和原作者联系。 最近两年流式计算又开始逐渐火了起来,说到流式计算主要分两种:continuous-based 和 micro-batch。最近在使用基于 micro-batch 模式的 Spark Streaming,正好结合论文介绍一下。这里说的论文是 2013 年发布的 《Discretized Streams: Fault-Tolerant Streaming Computation at Scale》,虽然是 2013 年发表的论文,但是系统的核心逻辑基本没怎么变化,对于理解 Spark Streaming 的系统设计、工作方式还是很有帮助的。注:Spark 在 2016 年推出了 Structur

HBase的引出

行式存储和列式存储 如上图,第一个行式存储是以行为单位存储数据,三个颜色的代表三个不同行数据,而下面的是列式存储,以列为单位存储数据,四个颜色代表四个不同的列,箭头也是用来表示数据是如何存储的 在传统的RDBMS(关系型数据库)中,保存着一条完整的数据,如果查询数据的某列,需要将这行数据查询出来再进行过滤,这就造成了不必要的浪费,而在列式存储中,id存一起,name存一起,age存一起,一列的数据存一起,所以当我们不需要全部查询一条数据时,列式存储的优势就体现出来了,并且列式存储由于一列一列的存储,一列数据的数据类型都是一样的,而不是像RDBMS那样一行数据包含各种数据类型,所以列式存储的压缩比行式存储压缩好的多 RDBMS的问题 RDBMS存储结构相当严谨(ACID之类的限制),主要是保留用户产品订单等信息,但是这种结构非常适合有限的数据量,对于数据激增的情况,就会显得力不从心了 对于RDBMS激增的问题,首先我们要减少压力,增加用于并行读取的从服务器,将读写分离(增加机器,一台只用于写,一些只应付读,当然应付读数据的服务器总是比写服务器多的,因为大部分的请求都是点击操作是请求数据的...

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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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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。

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