Spark Streaming图片流写入HDFS

Spark Streaming 是 Apache Spark 的一个模块，专门实时数据流。如果你想海量的实时数据流，Spark Streaming 是个不错的选择。结合 Kafka 使用，你可以轻松地构建一个强大的实时数据系统。Kafka 作为分布式流平台，能够高效地存储、传输数据，而且还支持多个消费者共同消费同一数据流。比如，使用kafkaStream()来接收 Kafka 中的数据流，可以做一些数据转换，比如map、filter等，甚至可以将数据再发送回 Kafka 或者输出到文件。在实现 Spark Streaming 与 Kafka 集成时，你需要安装好Apache Spark、Sca

当前已经探讨了机器学习和批处理模式下的数据挖掘。现在转向处理流数据，实时探测其中的事实和模式，如河流般快速变化的动态环境带来挑战。首先列出了流处理的先决条件，例如与Twitter的TCPSockets集成，然后结合Spark、Kafka和Flume构建低延迟、高吞吐量、可扩展的处理流水线。重点介绍了初始的数据密集型应用架构，并指出了Spark Streaming在整体架构中的关键位置，包括Spark SQL和Spark MLlib模块。数据流可以包括股票市场的时序分析、企业交易等。

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想要大数据流和批的同时又不想被小文件和数据碎片困扰？Delta Lake结合了流式和批的优势，给你带来不一样的体验。Delta Architecture设计上是为了让数据湖更高效，支持ACID事务，保证数据的一致性和可靠性。是对于数据工程师，Delta Lake你避免了传统方法中小文件过多导致的性能下降问题，还能快速应对增量数据的实时。而且，它能简化数据验证和纠错过程，减少运营负担。这些特点都让它在数据湖上变得给力。如果你现在的系统需要支持实时数据流和批不间断的更新，Delta Lake一定会让你的工作更加轻松和高效。所以，如果你还在为数据湖中的小文件、延迟烦恼，试试Delta Lake吧，搭

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。

spark-streaming-kafka-0-8 的稳定版本，适合实时流数据，依赖少，启动快，适合初次尝试 Spark 流的同学。你要是用过 Kafka，肯定知道它配合 Spark Streaming 玩起来多带劲，像消费日志、指标、实时清洗数据都能搞。 运行起来挺顺滑，assembly版本直接用spark-submit就能跑，不用东拼西凑依赖。嗯，日志一出来，消费者那边立马能响应，数据一条不落，可靠性还不错。 另外，这版本跟Kafka 0.8打得火热，适合老系统升级不及时的情况，省心。代码也简单，维护方便，连线上线都不用调太多参数。 如果你是想做个轻量实时监控系统，或者日志清洗的组件，这包

Spark 程序适用于对静态的历史数据进行一次性处理，它利用单个 Spark 应用实例完成计算。 Spark Streaming 则用于处理连续不断的实时数据流，它将数据流分割成多个批次，并利用一组 Spark 应用实例进行并行处理。

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