spark流数据处理：SparkStreaming的使用
SparkStreaming是Spark核心API的扩展，用于可伸缩、高吞吐量、可容错地处理在线流数据。Spark
Streaming可以从很多数据源获取数据，比如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis或TCP连接等，并可以用很多高层算子(map/reduce/join/window等)来方便地处理这些数据。最后处理过的数据还可以推送到文件系统、数据库和在线监控页面等。实际上，你也可以在数据流上使用Spark的机器学习和图计算算法。SparkStreaming内部工作机制概图如下所示。Spark
文件下载
评论信息
其他资源
- 计算机图形学-球的光照模型课程设计
- java socket 点对点通信
- Solidworks绘制的草图导入Viso中
- 毕业设计论文管理系统代码
- Win32 API 教程第二版(简体中文)
- 海湾9000调试软件
- Wetool多开工具.exe
- 2019武大资环地图学与地理信息系统890地理信息系统原理考研真题
- leveldb-1.20.tar.gz
- 给信号叠加相位噪声
- python+mysql开发的后台管理系统.zip
- DirectX游戏开发终极指南pdf版+源码
- 现代密码学理论与实践(高清PDF版)
- 完整网站源码+数据库
- ANO_TC匿名上位机V6.5.zip
- geos-3.5.2.tar.bz2
- 朱砂：从头开始制作的OpenGL游戏引擎-源码
- 基于ASP.NET的app接口实例
- BK3231数据手册v1.0.1-博芯1528336378528.pdf
- dbeaver-ce-7.0.5-x86_64-setup.exe
- gdal for android 开发包
- GalaxyT1000参数
- 单片机产生SPWM设计报告
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明