spark 一站式的解决方案，集批处理，实时流处理，交替式查询。图计算与机器学习于一体应用场景：批处理可用于ETL（抽取，转换，加载）机器学习可用于自动判断淘宝的买家评论式好评还是差评交互式分析可用于查询Hive数据仓库流处理可用于页面点击流分析，推荐系统，舆情分析等实时业务特点：轻：核心代码有3万行快：对小数据集可达到亚秒级的延迟灵：不同
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2023-12-06 23:39:01
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目录Flink前言1、flink和spark本质的区别2、流处理和批处理3、无界流和有界流4、实时计算需要考虑的问题Flink简介1、什么是Flink2、Flink的特征3、Blink--基于Flink开发的一个分支4、Flink技术栈5、Flink APIs6、数据流编程模型7、Flink的代码结构Flink前言Flink和spark的功能很相似，spark能做的flink也能做，flink能做
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2023-11-29 06:11:28
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Spark简介 Spark是基于内存的分布式批处理系统，它把任务拆分，然后分配到多个的CPU上进行处理，处理数据时产生的中间产物（计算结果）存放在内存中，减少了对磁盘的I/O操作，大大的提升了数据的处理速度，在数据处理和数据挖掘方面比较占优势。Spark应用场景数据处理(Data Processing)：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。迭代计算(Iterati
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2023-06-10 20:57:47
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1.what这个技术是什么官方文档定义Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing. 就是大数据分析引擎，至于unified（统一），应该是因为下图。Combine SQL, streaming, and complex analytics.Spark powers a stack
Spark SQL - 对大规模的结构化数据进行批处理和流式处理如同一般的 Spark 处理，Spark SQL 本质上也是大规模的基于内存的分布式计算。Spark SQL 和 RDD 计算模型最大的区别在于数据处理的框架不同。Spark SQL 可以通过多种不同的方式对结构化的数据和半结构化的数据进行处理。它既可以使用 SQL ， HiveQL 这种结构化查询查询语言，也可以使用类 SQL，声明
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2023-08-08 12:25:01
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1、批处理操作系统的主要特点是：脱机、多道和成批处理。脱机是指用户脱机使用计算机，即用户提交作业之后直到获得结果之前几乎不再和计算机打交道。多道是指多道程序运行，即按多道程序设计的调度原则，从一批后备作业中选取多道作业调入内存并组织它们运行；成批处理是指操作员把用户提交的作业组织成一批，由操作系统负责每批作业间的自动调度。 批处理系统自动化程度比较高，系统吞吐量大，资源利用率高，系统
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2023-07-23 20:00:35
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# 实现批处理架构概念的步骤
## 概述
在软件开发中，批处理架构是指将一系列相关的任务按照一定的顺序自动化执行的架构。这种架构能够提高开发效率、减少人工错误，并且可以并行处理多个任务。本文将介绍如何实现批处理架构，并提供相关代码示例和详细解释。
## 流程图
下面是实现批处理架构的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[数据预处理]
原创
2023-08-28 06:52:51
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spark 流媒体处理批数据处理与流数据处理批数据流处理Spark Streaming结构化流数据处理 批数据处理与流数据处理如果我们把数据看作是一个巨大的海洋，我们可以把批数据当做一桶水，只不过桶有着不同的大小，对应的数据也有着不同的数据集大小。而流数据可以当做是一条水管，不断地从海洋中抽取数据。批数据顾名思义，批数据是指在一段时间内组合在一起的一组记录，用于后续的处理和分析。因为这些记录是在
引言checkpoint刚接触这个机制的是在spark框架中，spark中Lineage（血统）是spark能快速恢复容错的基本，有cache和persist（都是RDD内存缓存），区别只是在于一个包装，cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY ，而persist可以根据情况设置其它的缓存级别。而存在内存中，保证局部rdd恢复，但如果整个job挂了，内存中的缓存也就不见了，所以出现了
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2023-08-21 17:05:19
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一、Spark及其生态圈简介1．目前大数据处理场景有以下几个类型：1. 复杂的批量处理（BatchData Processing），偏重点在于处理海量数据的能力，至于处理速度可忍受，通常的时间可能是在数十分钟到数小时；2.3. 基于实时数据流的数据处理（Streaming Data Processing），通常在数百毫秒到数秒之间目前对以上三种场景需求都有比较成熟的处理框架，
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2023-10-27 00:33:09
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在开发Spark Streaming应用程序时，要结合集群中各节点的配置情况尽可能地提高数据处理的实时性。在调优的过程中，一方面要尽可能利用集群资源来减少每个批处理的时间；另一方面要确保接收到的数据能及时处理掉。运行时间优化设置合理的批处理时间和窗口大小Spark Streaming中作业之间通常存在依赖关系，后面的作业必须确保前面的作业执行结束后才能提交，若前面的作业的执行时间超过了设置的批处理
1.相关框架仅批处理框架：
Apache Hadoop
仅流处理框架：
Apache Storm
Apache Samza
混合框架：
Apache Spark
Apache Flink 2.批处理系统批处理在大数据世界有着悠久的历史。批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征...有界：批处理数据集代表
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2023-12-13 23:06:56
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1. Group Aggregate 优化1.1 开启 MiniBatch（提升吞吐） MiniBatch 是微批处理，原理是缓存一定的数据后再触发处理，以减少对 State 的访问，从而提升吞吐并减少数据的输出量。MiniBatch 主要依靠在每个 Task 上注册的 Timer 线程来触发微批，需要消耗一定的线程调度性能。 MiniBatch 默认关闭，开启方式如下:// 初始化 table
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2024-01-01 12:28:22
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RDD, DataFrame, DataSet相互装换假设有个样例类：case class Emp(name: String),它们相互转换如下：1. RDD ->DataFrame 和 RDD ->DataSetRDD ->DataFrame：rdd.toDF("name")RDD ->DataSet：rdd.map(x => Emp(
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2023-12-31 15:13:13
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同样的算子其输出结果在（批/流）中的不同表现行为摘要1.流处理和批处理的api2.DataSet批处理reduce3.DatStream3.1 DatStream流处理reduce3.2 DatStream批处理reduce4.分析结果5.我们重点来分析流处理结果：6.总结 摘要流处理和批处理很多算子基本都是一样的，比如reduce,map,flatMap等等。但是有些时候流处理和批处理同样的算
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2023-12-07 03:39:56
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Flink简介Apache Flink是一个开源的分布式、高性能、高可用的流处理框架。主要有Java代码实现，支持scala和java API。支持实时流（stream）处理和批（batch）处理，批数据只是流数据的一个极限特例。Flink原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。 Flink、Spark和Storm对比Flink、Spark Streaming、Storm、Storm T
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2023-07-11 17:47:26
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分布式计算技术-MapReduce、Spark用于处理和分析大量数据简介1、MapReduce2、Spark3、对比 1、MapReduce概述： MapReduce是由Google开发的一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它是Apache Hadoop的核心组成部分，专为在分布式环境中处理大量数据而设计。工作原理： MapReduce工作过程分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。M
# 实现Spark微批处理教程
## 整体流程
```mermaid
erDiagram
程序员 --> 小白: 教学
小白 --> Spark: 微批处理
```
1. **准备数据源**
2. **创建SparkSession**
3. **创建StreamingContext**
4. **定义输入数据流**
5. **应用转换操作**
6. **触发计算**
7. *
开源在Githubhttps://Github.com/apache/spark一． 概述 低延时，可拓展，高吞吐量，可容错的，能够将批处理、机器学习、图计算等子框架和Sparking Streaming综合使用 实时数据流的流处理 分布式计算框架 将不同的数据源的数据经过Sparking Streaming处理之后将结果输出到外部文件系统。Sparking Streaming不需要独立安装 一栈
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2023-11-07 04:42:29
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无非就是val和var的区别，一个是常量，一个是变量，很好理解记忆，主要是要了解它们的用法。其次，在上一篇文章结尾我们也了解到了一些常见的函数。今天，我就来教大家如何定义函数。二、函数1.无参函数我们先从简单的无参函数开始，我只需要我的函数给我输出一个"Hello, World!"，该怎么操作呢？接着往下看。def greet(): Unit = {
println("Hello, World
