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Spark2.4.0 SparkSession 源码分析

Spark2.4.0 SparkSession 源码分析 更多资源 github: https://github.com/opensourceteams/spark-scala-maven-2.4.0 时序图 前置条件 Hadoop版本: hadoop-2.9.2 Spark版本: spark-2.4.0-bin-hadoop2.7 JDK.1.8.0_191 scala2.11.12 主要内容描述 创建SparkContext new SparkSession 客户端程序 BaseSparkSession 工具类 package com.opensource.bigdata.spark.standalone.base import java.io.File import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * 得到SparkSession * 首先 extends BaseSparkSession * 本地: val spark = sparkSession(true) * 集群: val spark = sparkSession() */ c...

Streaming System 第三章:Watermarks

简介 本章主要介绍鲁棒的处理乱序数据的核心概念,这些概念的运用使流处理系统超越批处理系统的关键所在。本章我们从流计算系统的底层机制深入来探讨一下watermark。学习这些机制有助于我们更好理解和使用watermark。我们将讨论watermark如何生成,传播和影响输出结果的时间戳。我们还将解释,watermark如何保证结果的正确性。 本文由《Streaming System》一书第三章的提炼翻译而来,译者才疏学浅,如有错误,欢迎指正。转载请注明出处,侵权必究。 定义 对任何一个持续输入和输出数据的管道来说,我们希望知道如何判断事件时间窗口的结束。窗口结束之后,不会再有这个窗口的数据到来。判断事件事件窗口结束的第一种方式是,按照处理事件来判断。但是真实世界中,处理事件一定比事件时间晚,并且由于各种原因导致的数据乱序问题,会导致数据进入

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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