基于spark的流式数据处理—spark streaming

本文主要介绍一下spark streaming,从以下三个方面来介绍:

  1. Spark Streaming设计
  2. Spark Streaming与Storm的对比
  3. 从“Hadoop+Storm”架构转向Spark架构
Spark Streaming设计

Spark Streaming可整合多种输入数据源,如Kafka、Flume、HDFS,甚至是普通的TCP套接字。经处理后的数据可存储至文件系统、数据库,或显示在仪表盘里,如下图所示:
在这里插入图片描述
Spark Streaming的基本原理是将实时输入数据流以时间片(秒级)为单位进行拆分,然后经Spark引擎以类似批处理的方式处理每个时间片数据,如下图缩手:
在这里插入图片描述

spark streaming设计(秒级)

Spark Streaming最主要的抽象是DStream(Discretized Stream,离散化数据流),表示连续不断的数据流。在内部实现上,Spark Streaming的输入数据按照时间片(如1秒)分成一段一段,每一段数据转换为Spark中的RDD,这些分段就是Dstream࿰

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