Spark Streaming 2.3.0 中文详解

spark + kafka项目 jar包

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 2.3.0 API 文档提供了 Java、Scala、Python 和 R 中的高级 API，以及支持通用执行图的优化引擎。还包括一系列高级工具，如 Spark SQL（用于 SQL 和结构化数据处理）、MLlib（用于机器学习）、GraphX（用于图处理）和 Spark Streaming。

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。

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是Spark核心API之一，专注于支持高吞吐量和容错的实时流数据处理。随着数据技术的不断演进，它在实时数据处理领域展现出强大的能力和应用潜力。

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。

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

Flume 整合 Spark Streaming 时用 pull 方式采集数据，少不了的就是spark-streaming-flume-sink_2.11_2.1.1.jar这个包。直接把它放进你的lib里，搭配flume-ng agent，跑起来还挺稳。 Sink 的实现已经帮你封装好了，基本不用手动撸代码，配好 Flume 的avroSource和 Spark Streaming 里的FlumeUtils.createPollingStream就能收数据。响应也快，丢包率低，日常跑日志收集、监控啥的挺合适。 你要是正好在搞Kafka、HBase这类组件的实时，配合这个 JAR 包还能组成完