spark-streaming

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。

这份思维导图详尽总结了Spark的核心概念，涵盖了spark-core、spark-streaming和spark-sql，适合零基础学习者。Spark在大数据处理中具有重要意义。

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，

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。

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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 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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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