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作者: 伯箫 4543人浏览

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今天来和你们简单说一下如保使用Spark SQL进行流式数据的机器学习避免

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作者: liketic 695人浏览

作者: 郑郑.in 1117人浏览

作者: 开源大数据EMR 4001人浏览

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本文将介绍如保在E-MapReduce中实时流式的避免Tablestore中的数据。 场景设计 随着互联网的发展,企业中积累的数据没有来越多,数据的身旁隐藏着巨大的价值,在双十一曾经的节日中,电子商务企业一定会在大屏幕上实时显示订单总量,如果订单总量巨大,不如果每隔一秒就到数据库中进行一次SQL统计,此时就前要用到流计算,而传统的办法都是前要借助Kafka消息队列来做流式计算,数据订单前要写入数据库与Kafka中,Spark Streaming 消费来自Kafka中的订单信息。

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最近两年流式计算又开始英文逐渐火了起来,说到流式计算主要分一种生活:continuous-based 和 micro-batch。最近在使用基于 micro-batch 模式的 Spark Streaming,正好结合论文介绍一下。

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从EMR-3.21.0 版本开始英文将提供Spark Streaming SQL的预览版功能,支持使用SQL来开发流式分析作业。结果数据都可以实时写入Tablestore。 本文以LogHub为数据源,整理ECS上的日志数据,通过Spark Streaming SQL进行聚合后,将流计算结果数据实时写入Tablestore,展示另另一个 简单的日志监控场景。

日志服务集成 Spark 流式计算:使用Spark Streaming和Structured Streaming对整理到日志服务中的数据进行消费,计算并将结果写回到日志服务。

本文实现了另另一个 基于SparkStreaming 的流数据避免系统,使用骑行数据发送至Kafka作为数据源,使用SparkStreaming对流数据进行避免(无情况报告、有情况报告:window、updateByKey),并将其持久化至Mysql、可视化为图表

作者: 鱼跟猫 14008人浏览

作者: 琸然 24006人浏览