理解SparkStreaming的Job的整个架构和运行机制对于精通SparkStreaming是至关重要的。一首先我们运行以下的程序，然后通过这个程序的运行过程进一步加深理解SparkStreaming流处理的Job的执行的过程，代码如下：objectOnlineForeachRDD2DB{defmain(args:Array[String]){/**第1步..
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2016-05-08 06:59:58
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SparkStreaming是Spark的一个子框架，但是它更像是运行在SparkCore上的一个应用程序。SparkStreaming在启动时运行了很多的job，并且job之间相互配合。Job围绕了两个方面：1.对输入数据流进行计算的Job2.框架自身运行需要的Job，例如Receiver启动。SparkStreaming本身就是一个非..
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2016-05-08 01:23:42
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本节课主要从以下二个方面来解密SparkStreaming： 一、解密SparkStreaming运行机制 二、解密SparkStreaming架构 SparkStreaming运行时更像SparkCore上的应用程序，SparkStreaming程序启动后会启动很多job，每个batchIntva ...
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2016-05-07 16:42:06
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本期内容： 1、解密Spark Streaming Job架构和运行机制 2、解密Spark Streaming 容错架构和运行机制 一、解密Spark Streaming Job架构和运行机制 通过代码洞察Job的执行过程： 通过观察Job在Spark集群上运行的Log和结合源代码分析出如下流程： ...
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2016-05-07 15:01:39
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本节课通过二个部分阐述SparkStreaming的理解： 一、解密SparkStreaming另类在线实验 二、瞬间理解SparkStreaming本质 Spark源码定制班主要是自己做发行版、自己动手改进Spark源码，通常在电信、金融、教育、医疗、互联网等领域都有自己不同的业务，如果Sprak ...
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2016-05-07 14:48:37
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本期内容： 1、解密Spark Streaming运行机制 2、解密Spark Streaming架构 上期回顾： 1、技术界的寻龙点穴，每个领域都有自己的龙脉，Spark就是大数据界的龙脉，Spark Streaming就是Spark的龙血； 2、采用了降维(把时间Batch Interval放大 ...
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2016-05-07 12:57:06
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1.解密Spark Streaming运行机制
2.解密Spark Streaming架构
I.Spark Core是基于RDD形成的，RDD之间都会有依赖关系，Spark
Streaming在RDD上的时间维度，DStream就是在RDD的基础之上加上了时间维度。DStream就是RDD的模板，随着时间的流逝不断地实例化DStream，以数据进行填充DStream
Graph,静态的...
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2016-05-07 09:05:46
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使用Spark主要是使用Spark Streaming，Spark Streaming的魔力之所在于： 1. 流式处理，如今是一个流处理时代，一切与流不相关的都是无效的数据。 2. 流式处理才是真正的对大数据的印象。Spark Streaming的流式处理非常强大的一个功能是可以在线处理，ML，Spark SQL等流进来的数据，这也是Spark提供的一体化，多元...
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2016-05-06 16:26:38
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I.Spark Streaming另类在线实验
II.瞬间理解Spark Streaming本质
扩展Spark的内容来适合自己的业务模型，自己能够进行框架的维护，就好比你拿到一个开源源代码，即使你编译引用库，那么你后期的维护和后期的扩展都会受到极大的限制，如果你自己依据于Spark的源码进行改造，那么自己后期的维护和扩展都是依赖于自己的设计来适合公司的业务逻辑，从而方便维护和可扩展
Spa...
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2016-05-06 16:03:27
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本期内容： 1 Spark Streaming另类在线实验 2 瞬间理解Spark Streaming本质 本期内容： 1 Spark Streaming另类在线实验 2 瞬间理解Spark Streaming本质 问：为什么从Spark Streaming来切入spark源码版本订制？ Spark ...
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2016-05-05 16:02:39
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