Spark Streaming概述_大数据培训
Spark Streaming是什么
Spark Streaming用于流式数据的处理。Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如:map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在很多地方,如HDFS,数据库等。
和Spark基于RDD的概念很相似,Spark Streaming使用离散化流(discretized stream)作为抽象表示,叫作DStream。DStream 是随时间推移而收到的数据的序列。在内部,每个时间区间收到的数据都作为 RDD 存在,而DStream是由这些RDD所组成的序列(因此得名“离散化”)。
Spark Streaming特点
- 易用
- 容错
- 易整合到Spark体系
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