Apache Spark中国社群有奖投稿通道启动啦！-低调大师

Apache Spark中国社群有奖投稿通道启动啦！

2018-12-04 591

感谢对 Apache Spark 中国社区的关注和支持！如果您有意为 Apache Spark 中国社区投稿请关注如下的内容。

投稿内容要求：

内容要求是 Apache Spark 相关的技术内容，可以是对 Apache Spark 的分析，也可以是 Apache Spark 的实践。
文章内容请尽量客观描述，如有性能比较最好有环境和数据的说明。
请尽量使用公开的或原创的内容。勿在内容中使用他人的原创内容，或在征得他人同意的情况下使用。
请尽量投递给我们比较完整的内容，方便我们进行判断。

篇幅与时长
分享的内容一般在1个小时左右

投稿的格式
投稿可以使用pdf，ppt都可以
在正式分享的时候请使用ppt格式

投稿的传播路径

钉钉群直播
线下的 Spark meetup

以上完成传播的分享内容，我们在征得您的同意的情况下，会以pdf的形式进行对外的

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Apache Spark 系列技术直播 - 从 Spark Streaming 到 Structured Streaming

从 Spark Streaming 到 Structured Streaming Spark Streaming 介绍数据模型容错处理扩展性、吞吐量分析 Google Dataflow 介绍 Dataflow 设计思想介绍 Structured Streaming 介绍设计思想编程模型 API 介绍一致性语义分析 Continuous Processing Mode 介绍详情请查看附件欢迎加入钉钉群收看直播回放入群方式：

2018-12-05

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现状：采用filebeat→logstash→elasticsearch的流程进行业务日志采集，elk版本为6.3.2。生产系统采用Log4j作为日志系统。filebeat负责采集log4j输出的业务日志并部署多个节点，单节点单个日志文件test.log大小设置50Mb，日志输出量巨大，几十秒甚至几秒钟就能把50MB打满，然后日志文件被重命名为test.log.1.....test.log.N。由于test.log文件在重命名时filebeat尚未把test.log中的日志全部输送出去（因为此时filebeat data目录中的register文件中还存在对重命名后的文件的索引），导致test.log.1的句柄仍未释放。由此导致当日志量巨大的时候，filebeat来不及处理就会存在大量test.log.N的句柄不释放，而不释放的句柄又会占用大量内存，直至操作系统内存被耗尽。分析：业务日志量巨大，下游logstash无法满足吞吐要求，会对上游的filebeat产生反压，反压的后果是导致filebeat收集性能急剧降低，register文件中积压大量重命名之后的log文件。解决思路：1、添...

2018-12-05

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Spring

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。