Spark & Spark Streaming 实战学习

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

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。

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入门实战系列文档，内容丰富，分十章介绍，涵盖Spark生态、编译部署、编程模型、运行架构、Hive、SparkSQL、SparkStreaming、SparkMLlib、SparkGraphX和分布式内存文件系统Tachyon等内容。

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Spark 的零基础思维导图，整理得蛮清楚的，主线就是spark-core、spark-streaming 和 spark-sql，框架清晰，一眼就知道从哪儿下手。适合刚上手 Spark 的同学，像拿来复习也挺方便。 spark-core的部分，基本覆盖了 RDD 的操作方式、分区、累加器啥的，点到为止但挺有用，配合SparkCore 分区与累加器详解看更透彻。 流就看spark-streaming，对流式应用的开发思路有点，像什么 DStream、窗口操作、实时数据统计这些都带到了。嗯，建议搭配SparkStreaming 应用开发指南，能直接跟着做几个小 demo。 spark-sql那块

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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