这篇文章主要介绍“Spark与Spark-Streaming关系是什么”,在日常操作中,相信很多人在Spark与Spark-Streaming关系是什么问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Spark与Spark-Streaming关系是什么”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!spark程序是使用一个spark应用实例一次性对一批历史数据进行处理,spark streaming是将持续不断输入的数据流转换成多个batch分片,使用一批spark应用实例进行处理,侧重点在Steaming上面。我们常说的Spark-Streaming依赖了Spark Core的意思就是,实际计算的核心框架还是spark。我们还是上一张老生常谈的官方图:从原理上看,我们将spark-streaming转变为传统的spark需要什么?需要构建4个东西:一个静态的 RDD DAG 的模板,来表示处理逻辑;一个动态的工作控制器,将连续的 streaming data 切分数据片段,并按照模板复制出新的 RDDDAG 的实例,对数据片段进行处理;Receiver进行原始数据的产生和导入;Receiver将接收到的数据合并为数据块并存到内存或硬盘中,供后续batch RDD进行消费;对长时运行任务的保障,包括输入数据的失效后的重构,处理任务的失败后的重调。到此,关于“Spark与Spark-Streaming关系是什么”的学习 香港云主机就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注开发云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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