大数据训练营

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因特殊业务场景，如大促、秒杀活动与突发热点事情等业务流量在短时间内剧增，形成巨大的流量毛刺，数据流入的速度远高于数据处理的速度，对流处理系统构成巨大的负载压力，如果不能正确处理，可能导致集群资源耗尽最终集群崩溃，因此有效的反压机制(backpressure)对保障流处理系统的稳定至关重要。Storm和Spark Streaming都提供了反压机制，实现各不相同对于开启了acke

本期内容1 Exactly Once2 输出不重复1 Exactly Once　　事务：　　银行转帐为例，A用户转笔账给B用户，如果B用户没收到账，或者收到多笔账，都是破坏事务的一致性。事务处理就是，能够处理且只会处理一次，即A只转一次，B只收一次。　　从事务视角解密SparkStreaming架构：　　S

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Spark-Streaming与Spark-Sql整合实现实时股票排行---通过kafka列队数据，前端数据通过 kafka队列传递，外层还有flume的实时收集。1、mvn构建工程，指定好依赖的库，这里用的是spark1.4.1[html] view plain copyproject xmlns="http://mav

在streaming中使用sparksql对apache服务器日志进行统计package youling.studio.streamingimport org.apache.spark.sql.SQLContextimport org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}import org.apache.spark.streaming.{Str

package youling.studio.streamingimport org.apache.spark.streaming.{Seconds,StreamingContext}import StreamingContext._import org.apache.spark._import org.apache.spark.SparkContext._import org.apa

1、为什么引入Backpressure                默认情况下，Spark Streaming通过Receiver以生产者生产数据的速率接收数据，计算过程中会出现batch processing time > batch interval的情况，其中batch processing time 为实际计算一个批次花费时间， batch interval为Stream