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作者: 伯箫 4433人浏览

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本文将介绍怎样才能在E-MapReduce中实时流式的正确处理Tablestore中的数据。 场景设计 随着互联网的发展,企业中积累的数据不要 ,数据的身后隐藏着巨大的价值,在双十一那末 的节日中,电子商务企业有的是在大屏幕上实时显示订单总量,肯能订单总量巨大,不肯能每隔一秒就到数据库中进行一次SQL统计,此时就需用用到流计算,而传统的妙招 有的是需用借助Kafka消息队列来做流式计算,数据订单需用写入数据库与Kafka中,Spark Streaming 消费来自Kafka中的订单信息。

作者: 郑郑.in 1077人浏览

作者: 琸然 2695人浏览

作者: 鱼跟猫 1261人浏览

作者: 开源大数据EMR 1432人浏览

本文实现了另俩个基于SparkStreaming 的流数据正确处理系统,使用骑行数据发送至Kafka作为数据源,使用SparkStreaming对流数据进行正确处理(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

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最近两年流式计算又刚开始逐渐火了起来,说到流式计算主要分五种: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。

今天来和大伙儿简单说一下怎样才能使用Spark SQL进行流式数据的机器学习正确处理

从EMR-3.21.0 版本刚开始将提供Spark Streaming SQL的预览版功能,支持使用SQL来开发流式分析作业。结果数据可不需用实时写入Tablestore。 本文以LogHub为数据源,收集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,展示另俩个简单的日志监控场景。