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通过Spark SQL实时归档SLS数据

我在前一篇文章介绍过基于Spark SQL实现对HDFS操作的实时监控报警。今天,我再举例说明一下如何使用Spark SQL进行流式应用的开发。本文主要分成三部分: 流式计算和SQL 简要介绍Spark SQL流式开发语法 实时归档SLS数据到HDFS 1. 流式计算和SQL 数据的价值随着时间逐渐降低。及时尽早的对数据进行处理提升了数据的价值,所以流式计算系统的应用也越来越广泛。目前常用的流式计算框架有Storm,Spark Streaming及Flink等,也有Kafka Streams这类基于Kafka的流式处理类库。各种流式处理框架都有其各自的API,开发者不可避免的需要学习如何使用这些API。如何提供简单而有效的开发工具,从而把更多的精力投放在业务处理中。所以,各个流式处理系统都逐渐支持SQL API作为开发语言,让使用者可以像处

Spark Streaming的优化之路—从Receiver到Direct模式

作者:个推数据研发工程师 学长 1 业务背景 随着大数据的快速发展,业务场景越来越复杂,离线式的批处理框架MapReduce已经不能满足业务,大量的场景需要实时的数据处理结果来进行分析、决策。Spark Streaming是一种分布式的大数据实时计算框架,他提供了动态的,高吞吐量的,可容错的流式数据处理,不仅可以实现用户行为分析,还能在金融、舆情分析、网络监控等方面发挥作用。个推开发者服务——消息推送“应景推送”正是应用了Spark Streaming技术,基于大数据分析人群属性,同时利用LBS地理围栏技术,实时触发精准消息推送,实现用户的精细化运营。此外,个推在应用Spark Streaming做实时处理kafka数据时,采用Direct模式代替Receiver模式的手段,实现了资源优化和程序稳定性提升。 本文将从Spark Streaming获取kafka数据的两种模式入手,结合个推实践,带你解读Receiver和Direct模式的原理和特点,以及从Receiver模式到Direct模式的优化对比。 2 两种模式的原理和区别 Receiver模式 1. Receiver模...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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