Flume与Spark Streaming的集成实现
在这个压缩包中包含了用于实现Flume监控文件夹中内容变化的关键组件:commons-lang3-3.3.2.jar、spark-streaming-flume_2.10-1.6.0.jar以及scala-compiler-2.10.5.jar。接着,Spark Streaming利用这些组件对数据进行实时分析。
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2024-08-03
Spark Streaming 与 Kafka 集成 JAR 包
提供 Spark Streaming 与 Kafka 集成所需要的 JAR 包:
spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.4.0.jar
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2024-05-13
Apache Spark Streaming与Azure Event Hubs集成指南
Apache Spark Streaming与Azure Event Hubs集成指南提供了详细的方法,帮助用户理解如何高效处理和分析实时数据流。Azure Event Hubs作为微软的大数据服务,提供高吞吐量的数据摄取能力,非常适合大规模实时数据处理场景。集成的关键在于Spark Streaming的DStream概念,它使应用程序能够以微批处理的方式处理连续的数据流。Spark Streaming与Event Hubs的结合不仅提供了简单的并行性,还确保了数据处理的顺序性,并且能够轻松访问序列号和元数据。部署和连接到Event Hubs的具体步骤将在文档的“Deploying”子节中详细说明。
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2024-07-22
Spark Streaming 与 Structured Streaming 解析
深入探讨 Spark Streaming 和 Structured Streaming,剖析其模块构成与代码逻辑,助你透彻理解实时数据处理的原理与应用。
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2024-05-14
Flume助力Spark Streaming实时数据处理
Flume结合Kafka和Spark Streaming,通过推拉模式高效地传输和处理实时数据。
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2024-05-21
Spark 程序与 Spark Streaming 的区别
Spark 程序适用于对静态的历史数据进行一次性处理,它利用单个 Spark 应用实例完成计算。 Spark Streaming 则用于处理连续不断的实时数据流,它将数据流分割成多个批次,并利用一组 Spark 应用实例进行并行处理。
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2024-05-15
Spark 2.4.2 与 Hadoop 2.7 集成包
这是一个 Spark 2.4.2 版本与 Hadoop 2.7 预先构建的集成包。它可以开箱即用,简化 Spark 环境的部署。
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2024-04-29
Spark & Spark Streaming 实战学习
深入掌握 Spark 和 Spark Streaming 技术
课程资料囊括代码示例和环境配置指导。
授课内容基于经典案例,助您构建扎实的理论基础与实战经验。
欢迎共同探讨学习心得,交流技术问题。
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2024-04-30
Spark Streaming技术介绍
Spark Streaming技术是基于Spark平台的流数据处理解决方案,能够实时处理大规模数据流并提供高效的数据分析和处理能力。
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2024-07-13