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目录 前言 Spark Streaming持久化设计模式 DStreams输出操作 使用foreachRDD的设计模式 Spark访问Hbase Hbase通用连接类 Hbase输出操作 填坑记录 Spark访问Mysql MySQL通用连接类 Mysql输出操作 部署 前言
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=618&cid=9日期:2018-10-25 19:27:51
「腾讯·广点通」技术团队荣誉出品
本系列内容适用范围: * 2017.07.11 update, Spark 2.2 全系列 √ (已发布:2.2.0) * 2017.10.02 update, Spark 2.1 全系列 √ (已发布:2.1.0, 2.1.1, 2.1.2) * 2016.11.14 update, Spark 2.0 全系列 √ (已发布:2.0.0, 2.0.1, 2.0.2)
阅读本文前,请一定先阅读 [Spark Streaming 实现思路与模块概述]...
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=608&cid=9日期:2018-10-12 20:11:44
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本系列内容适用范围: * 2017.07.11 update, Spark 2.2 全系列 √ (已发布:2.2.0) * 2017.10.02 update, Spark 2.1 全系列 √ (已发布:2.1.0, 2.1.1, 2.1.2) * 2016.11.14 update, Spark 2.0 全系列 √ (已发布:2.0.0, 2.0.1, 2.0.2)
阅读本文前,请一定先阅读 [Spark Streaming 实现思路与模块概述]...
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=607&cid=9日期:2018-10-12 20:08:17
问题导读
1.DStreams的含义是什么?
2.DStreams提供哪两种类型的操作?
3.Transformations操作分为哪两种类型?
4.本文说了哪些输入源?
5.什么是batch?
RDD与job之间的关系
Spark Streaming是构建在Spark上的实时流计算框架,扩展了Spark流式大数据处理能
力。Spark Streaming将数据流以时间片为单位分割形成RDD,使用RDD操作处理...
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=48&cid=9日期:2017-9-5 12:42:31
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