Spark Streaming实时数据处理详解

Flume结合Kafka和Spark Streaming，通过推拉模式高效地传输和处理实时数据。

本书详细介绍了基于Storm的开发环境搭建和实时系统测试的实用方法及实战案例，以及应用最佳实践将系统部署至云端的方法。你将学习到如何构建包含统计面板和可视化功能的实时日志处理系统。通过集成Storm、Cassandra、Cascading和Hadoop，了解如何建立实时大数据解决方案用于文字挖掘。书中涵盖了利用不同编程语言在Storm集群中实现特定功能，并最终将解决方案部署至云端的方法。每一步都应用了成熟的开发和操作实践，确保产品交付的可靠性。

Apache Flink作为一款强大的实时大数据计算框架，以其批流一体、高容错性、高吞吐低延迟、多平台部署等特性，成为了流处理领域的首选。深入解析了Flink的核心特点、容错机制、高吞吐低延迟的实现、大规模复杂计算以及基本架构。

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

这个库的获取有些困难，但是在Python开发实时数据处理时，经常需要使用它。在这里提供下载，以便节省大家的时间和精力。

Talend 的实时数据 Demo 还挺实用的，主要是基于官方的Talend Big Data Insights Cookbook做的实战场景。你要用到的是Real-Time Big Data Platform，注意哈，这不是开源版本，需要去官网下载 IDE。不过你懂的，国内访问慢，所以我就把资源搬过来了，方便直接用。 配置部分讲得比较细，包括数据接入、流程、实时推送等。对做实时流和大数据的同学来说，还挺有参考价值的。是你在用Kafka或Spark Streaming搞事情的时候，看这个文档会少踩不少坑。 如果你刚接触 Talend，建议先过一遍文档，再结合下面这些相关文章来拓展理解。比如这个

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

Storm，作为一种实时流处理框架，自2016年以来一直在业界广泛应用。其高效处理实时数据流的能力，使其成为许多大型数据处理系统的首选工具之一。

专为机器数据打造的 SQL 数据库系统 CrateDB，简直是你搞实时监控和日志时的得力助手。它用 SQL 的方式结构化和非结构化数据，查询速度快得飞起，插入性能也不拉胯。比如你在做 IoT 项目或者大规模日志系统，CrateDB 上手真不费劲，查询、聚合、分区都顺。你甚至能把 JSON 直接丢进去，还能查它里的属性，不香吗？自动扩展做得挺不错，集群加节点就能自己搞定数据分布，省了不少麻烦。而且它支持各种 JOIN 操作，跟 Elasticsearch 比起来，功能丰富了不止一星半点。最让我喜欢的是它的实时写入和查询性能，每秒几万条数据进来都不怕，响应还快，系统还能自愈，这稳定性也太让人放心了