Apache Spark Streaming的简介

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Apache Spark Streaming的简介

Spark Streaming通过将流数据按指定时间片累积为RDD,然后将每个RDD进行批处理,进而实现大规模的流数据处理.其吞吐量能够超越现有主流流处理框架Storm,并提供丰富的API用于流数据计算. Spark Streaming 是一个批处理的流式计算框架.它的核心执行引擎是 Spark,适合处理实时数据与历史数据混合处理的场景,并保证容错性. Spark Streaming 是构建在 Spark 上的实时计算框架,扩展了 Spark 流式大数据处理能力. Spark Streaming…

Apache Spark Streaming的优点

Apache Spark Streaming的优点: (1)优势及特点 1)多范式数据分析管道:能和 Spark 生态系统其他组件融合,实现交互查询和机器学习等多范式组合处理. 2)扩展性:可以运行在 100 个节点以上的集群,延迟可以控制在秒级. 3)容错性:使用 Spark 的 Lineage 及内存维护两份数据进行备份达到容错. RDD通过 Lineage 记录下之前的操作,如果某节点在运行时出现故障,则可以通过冗余备份数据在其他节点重新计算得到. 对于 Spark Streaming 来…

Offset Management For Apache Kafka With Apache Spark Streaming

An ingest pattern that we commonly see being adopted at Cloudera customers is Apache Spark Streaming applications which read data from Kafka. Streaming data continuously from Kafka has many benefits such as having the capability to gather insights fa…

Apache Spark Streaming的适用场景

使用场景: Spark Streaming 适合需要历史数据和实时数据结合进行分析的应用场景,对于实时性要求不是特别高的场景也能够胜任.…

Apache Spark Shark的简介

Shark是构建在Spark和Hive基础之上的数据仓库. 目前,Shark已经完成学术使命,终止开发,但其架构和原理仍具有借鉴意义. 它提供了能够查询Hive中所存储数据的一套SQL接口,兼容现有的Hive QL语法. 这样,熟悉Hive QL或者SQL的用户可以基于Shark进行快速的Ad-Hoc. Reporting等类型的SQL查询. Shark底层复用Hive的解析器. 优化器以及元数据存储和序列化接口. Shark会将Hive QL编译转化为一组Spark任务,进行分布式运算.…

Apache Spark MLlib的简介

MLlib 是构建在 Spark 上的分布式机器学习库,充分利用了 Spark 的内存计算和适合迭代型计算的优势,将性能大幅度提升.同时由于 Spark 算子丰富的表现力, 让大规模机器学习的算法开发不再复杂. MLlib 是一些常用的机器学习算法和库在Spark 平台上的实现.MLlib 是 AMPLab 的在研机器学习项目 MLBase 的底层组件. MLBase 是一个机器学习平台,详细见 http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5726…

Apache Spark GraphX的简介

简单地说,GraphX是大规模图计算框架. GraphX 是 Spark 中的一个重要子项目,它利用 Spark 作为计算引擎,实现了大规模图计算的功能,并提供了类似 Pregel 的编程接口. GraphX 的出现,将 Spark 生态系统变得更加完善和丰富:同时以其与 Spark 生态系统其他组件很好的融合,以及强大的图数据处理能力,在工业界得到了广泛的应用. GraphX 是常用图算法在 Spark 上的并行化实现,同时提供了丰富的 API 接口.图算法是很多复杂机器学习算法的基础,在单机…