Spark-Streaming-Kafka-0-102.11-2.3.0-Release

全面解析 Spark Streaming 2.3.0 API、知识点和案例，助您轻松掌握流处理技术。

提供 Spark Streaming 与 Kafka 集成所需要的 JAR 包： spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.4.0.jar

Spark 的流式能力加上 Kafka 的高吞吐消息系统，这种组合在实时大数据里真的是老搭档了。spark-streaming-kafka-0-8-assembly_2.11-2.4.5这个 JAR 包就是专门干这事的，专为Spark 2.4.x和Scala 2.11量身定做，想要让 Spark Streaming 读 Kafka 0.8 的数据，离不开它。 对你来说，最直接的好处就是能快速搭起流链路。DirectStream和ReceiverStream两种方式可选，前者精确一次，后者适合低延迟场景。要读取 Kafka 数据，就用KafkaUtils.createDirectStream，加

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。

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。

基于 Spark 的实时日志系统真的是前端或大数据开发里蛮值得推荐的一套组合，是你要搞 AI 相关的日志，那用它准没错。Flume的日志采集功能还挺靠谱的，不管是服务器还是应用日志，它都能稳定收。数据来了直接推给Kafka，Kafka 在这儿就像个中转站，抗压能力强，数据一多也不怕崩。就是重头戏，Spark-Streaming出场了。它不是直接流数据，而是搞成一小块一小块批，这样做既快又稳。你可以用它实时日志，比如抓异常、算访问量啥的。如果你对数据有点追求，这块你会玩得挺开心的。HBase就负责收尾，专门存后的结果。查询快，还能横向扩展，想查啥直接来。嗯，系统搭起来后从数据采到存储，基本闭环，

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。