Streaming 101入门指南 Streaming 102进阶实战

深入掌握 Spark 和 Spark Streaming 技术 课程资料囊括代码示例和环境配置指导。 授课内容基于经典案例，助您构建扎实的理论基础与实战经验。 欢迎共同探讨学习心得，交流技术问题。

深入探讨 Spark Streaming 和 Structured Streaming，剖析其模块构成与代码逻辑，助你透彻理解实时数据处理的原理与应用。

Spark Streaming 项目实战的数据集还挺实用的，适合想上手流式的你。项目里不仅包含主程序，还有各种模拟工具，像是MockRealTime.scala和RandomNumUtil.scala，拿来直接跑起来做测试方便。 Spark Streaming的微批思路，还蛮适合初学者理解实时数据。它不是一条一条，而是把数据切成一小批一小批来干，代码写起来也没那么绕。 项目里的RealTimeApp.scala就像总指挥，配置输入输出，逻辑一把抓。你要是还不太熟 DStream 怎么搞的，看看里面的注释和代码结构，立马就清楚了。 还有几个辅助工具类也蛮贴心的。比如RedisUtil.scala

Structured Streaming 的编程模型挺友好，适合之前用过 Spark Streaming 的朋友。以前那套 RDD 微批的方式其实有点绕，Structured Streaming 把它搞成了类似 SQL 的风格，写起来清爽不少。 Streaming 数据的一大难点就是“实时”两个字。Structured Streaming 的设计思路就挺聪明的，把数据看成一张永远追加的表，你写 SQL 或者 DataFrame 操作就行，系统自动搞定底层的增量，响应也快。 你写个readStream，接 Kafka、Socket 都行，再配个writeStream输出到文件、数据库，甚至控制台

Spark Streaming技术是基于Spark平台的流数据处理解决方案，能够实时处理大规模数据流并提供高效的数据分析和处理能力。

实时的利器，适合你这种想搞明白Spark Streaming怎么玩的开发者。一本书讲透微批的来龙去脉，什么是把实时数据分批搞，怎么做到既快又稳，都说得明明白白。响应也快，代码也好维护，蛮适合做实时日志、告警系统的。讲到RDD和DAG，作者也没绕圈子，直接就用直白的话解释了概念，嗯，挺接地气的。就像老司机带你上高速，一路有方向、有细节，连Kafka、Flume、Socket这些常用数据源接入也讲到了。窗口函数、容错机制这种事，做实时系统的你肯定关心。书里不仅讲了怎么用，还给了不少配置技巧和注意点。比如怎么设置检查点、怎么恢复故障，蛮实用的。它还讲到Spark SQL、MLlib怎么和流结合，嗯，

MongoDB实战指南：从入门到进阶 MongoDB，作为一款领先的NoSQL数据库，以其灵活的数据模型和可扩展性，在现代应用开发中扮演着重要角色。本指南将带您深入了解MongoDB，从基础概念到实际操作，助您掌握这款强大的数据库技术。 1. MongoDB核心概念 文档模型：摆脱传统关系型数据库的束缚，采用灵活的文档结构，以键值对的形式存储数据。 集合与数据库：类似于关系型数据库中的表和数据库，集合用于组织文档，数据库则用于管理集合。 数据类型：支持丰富的BSON数据类型，包括字符串、数字、日期、数组、对象等，满足多样化的数据存储需求。 2. 应用场景 MongoDB的灵活性和可扩展性使

Streaming 开发的特点挺有意思的，简单来说，Hadoop Streaming 让你通过标准输入传递数据给 map/reduce 程序，再通过标准输出将结果返回给 Hadoop。这种方式主要是通过将问题转化成（key, value）对来进行，感觉符合大数据的逻辑。你可以把整个过程分成多个（map, reduce）阶段进行，而默认情况下，key 和 value 之间是 分隔的，简单明了。如果你有需要做数据流，Hadoop Streaming 简直是个不错的选择。

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