[转载] Spark Structed Streaming执行过程-低调大师

[转载] Spark Structed Streaming执行过程

2018-11-29 644

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在Struct Streaming中增加了支持sql处理流数据，在sql包中单独处理，其中StreamExecution是下面提到两处流处理的基类，这个流查询在数据源有新数据到达时会生成一个QueryExecution来执行并将结果输出到指定的Sink（处理后数据存放地）中。

MicroBatchExecution

该部分是小批量处理，默认使用ProcessingTimeExecutor这个trigger定时出发，使用的是系统时钟.

case class ProcessingTimeExecutor(processingTime: ProcessingTime

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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

2018-11-30

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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...

2018-11-30

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Mario

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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。