4、kafka、spark streaming

本文探讨了Kafka作为消息中间件在分布式系统中的角色,以及Spark Streaming在实时金融反欺诈、传感器监测、电商推荐等场景的应用。深入解析了StreamingContext、DStream等核心概念,并介绍了带状态的算子、数据更新至数据库及窗口操作等进阶主题。

kafka是一种消息中间件,消息中间件解决的是分布式系统之间消息传递的问题

 

spark streaming场景:

  实时金融反欺诈

  传感器实时监测

  电商实时推荐

  实时监控公司系统

 

核心概念:

  StreamingContext

  DStream

  Input Dstreams

  Receivers

  Transformation:map、filter、flatMap、reparation、union、count、reduce...

  Output Operations:print、saveAsTextFiles、saveAsObjectFiles、saveAsHadoopFiles、foreachRDD...

 

进阶:

  1、带状态的算子:updateStateBy

    使用该算子时,需要配置检查点目录,在生产环境中将 checkpoint 设置到 hdfs 上的某个文件夹

  2、将结果更新到数据库,工作中如rdis、hbase

    注意并发

  3、窗口

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lybpy/p/9863767.html

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