前言 Spark 2.0 将流式计算也统一到DataFrame里去了，提出了Structured Streaming的概念，将数据源映射为一张无线长度的表，同时将流式计算的结...
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Spark 2.0 Structured Streaming 分析 -
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大学两年读了200多本书，向你推荐这7本文/瓯南 自2014年入大学以来，已将近两年了。两年的时间过得飞快，生活虽然平淡无奇，但最让我感到骄傲的，是这两年的时间，我读了200多本书。 大部分书都是我买的。在图书馆也...
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2 通过案例对SparkStreaming透彻理解之二Spark Core是基于RDD形成的，RDD之间都会有依赖关系。而Spark Streaming是在RDD之上增加了时间维度，DStream就是RDD的模板，随着时间的流逝...
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9. Spark Streaming技术内幕 : Receiver的精妙实现和生命周期研究和思考原创文章，转载请注明:转载自听风居士博客(http://www.jianshu.com/users/4435a13863fb/timeline) Spark streamin...
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(1) - Range
Range 是 Scala 中一个常用的特性，具有以下特点： 支持 to 及 until，to 包含边界上限，until 不包含边界上限(两者均包含边界下限) 支持 Int、...
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编写Spark程序的几个优化点
虽然spark已经提供了大量简单易用的API，但要想编写出高性能的spark应用，必须要对整体框架有一定的了解，对于Spark初学者来说是比较困难的。针对这个这个问题，其实在...
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Spark Streaming 解析
流式计算系统的特点 低延迟 容错性数据不丢失数据的送达计算状态的持久化计算迁移故障恢复 扩展能力 应用的逻辑表达能力流式计算任务都会部署成由多个计算节点和流经这些节点的数据流...
