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Structured Streaming VS Flink

Flink是标准的实时处理引擎,而且Spark的两个模块Spark Streaming和Structured Streaming都是基于微批处理的,不过现在Spark Streaming已经非常稳定基本都没有更新了,然后重点移到spark sql和structured Streaming了。 Flink作为一个很好用的实时处理框架,也支持批处理,不仅提供了API的形式,也可以写sql文本。这篇文章主要是帮着大家对于Structured Streaming和Flink的主要不同点。 1.运行模型 Structured Streaming 的task运行也是依赖driver 和 executor,当然driver和excutor也还依赖于集群管理器Standalone或者yarn等。可以用下面一张图概括: Flink的Task依赖jobma

spark集群使用hanlp进行分布式分词操作说明

本篇分享一个使用hanlp分词的操作小案例,即在spark集群中使用hanlp完成分布式分词的操作以下为全文: 分两步: 第一步:实现hankcs.hanlp/corpus.io.IIOAdapter 1. public class HadoopFileIoAdapter implements IIOAdapter { 2. 3.@Override 4.public InputStream open(String path) throws IOException { 5.Configuration conf = new Configuration(); 6.FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(path), conf); 7.return fs.open(new Path(path)); 8.} 9. 10.@Override 11.public OutputStream create(String path) throws IOException { 12.Configuration conf = new Configuratio...

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