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Understand how Spark Streaming fits in the big picture •Learn core concepts such as Spark RDDs, Spark Streaming clusters, and the fundamentals of a DStream •Discover how to create a robust deployment •Dive into streaming algorithmics •Learn how to tune, measure, and monitor Spark Streaming
2018-03-26 上传大小:6.71MB
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Structured Streaming 是一个可拓展,容错的,基于Spark SQL执行引擎的流处理引擎。使用小量的静态数据模拟流处理。伴随流数据的到来,Spark SQL引擎会逐渐连续处理数据并且更新结果到最终的Table中。你可以在Spark SQL上引擎上使用DataSet/DataFrame API处理流数据的聚集,事件窗口,和流与批次的连接操作等。最后Structured Streaming 系统快速,稳定,端到端的恰好一次保证,支持容错的处理。

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Spark大数据实例开发教程 pdf 作者:王家林,徐香玉 等编著 出版时间:2016年 出版社 : 机械工业出版社 本书包括5章内容,第1章为spark简介;第2章为 Spark RDD实践案例与解析;第3章为spark SQL实践案例与解析;第4章为Spark Streaming实践案例与解析;第5章为Tachyon实战案例与解析。在全书最后的附录部分介绍了Spark1.4版本的新特性。   本书适合刚接触spark或对Spark分布式计算的开发不熟悉的初学者学习。对于熟悉函数式开发或面向对象开发,并有一定经验的开发者,本书也可以作为参考书。

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《深入理解SPARK:核心思想与源码分析》结合大量图和示例,对Spark的架构、部署模式和工作模块的设计理念、实现源码与使用技巧进行了深入的剖析与解读。 《深入理解SPARK:核心思想与源码分析》一书对Spark1.2.0版本的源代码进行了全面而深入的分析,旨在为Spark的优化、定制和扩展提供原理性的指导。阿里巴巴集团专家鼎力推荐、阿里巴巴资深Java开发和大数据专家撰写。 本书分为三篇: 准备篇(第1~2章),介绍了Spark的环境搭建、设计理念与基本架构,帮助读者了解一些背景知识。 核心设计篇(第3~7章),着重讲解SparkContext的初始化、存储体系、任务提交与执行、计算

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