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文檔簡介

SparkStreaming運行原理流數據數據靜態數據流數據批量計算實時計算流計算概述

?高性能。處理大數據的基本要求，如每秒處理幾十萬條數據。

?海量式。支持TB級甚至是PB級的數據規模。

?實時性。必須保證一個較低的延遲時間，達到秒級別，甚至是毫秒級別。

?分布式。支持大數據的基本架構，必須能夠平滑擴展。

?易用性。能夠快速進行開發和部署。*?可靠性。能可靠地處理流數據。流計算處理流程數據實時采集數據實時計算實時查詢服務用戶查詢查詢結果SparkStreaming概述DStream—“微批次”處理模型KafkaFlumeHDFSTwitterSparkStreamingDatabasesHDFSSparkStreamingSparkStreamingInputdatastreamBatchesofInputdataBatchesofprocesseddataWhatisDStream?DStream又名“離散化流”（或“微批次流”）指定批次間隔，不斷的將接收到的數據加入到該批次中，形成一個“批次RDD”一個DStream對應一個（或多個）“批次RDD”DStream提供了高效的容錯機制（基于lineage）DStream提供轉化操作（有狀態、無狀態）、輸出操作DStream提供Checkpoint機制datafromtime0to1RDD@time2DStreamRDD@time1datafromtime1to2datafromtime2to3RDD@time4RDD@time3datafromtime3to4SparkStreaming程序基本操作編寫SparkStreaming程序的基本步驟是：

1.通過創建輸入DStream來定義輸入源

2.通過對DStream應用轉換操作和輸出操作來定義流計算。

3.用streamingContext.start()來開始接收數據和處理流程。

4.通過streamingContext.awaitTermination()方法來等待處理結束（手動結束或因為

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