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Spark Streaming:大规模流式数据处理

于2017-06-27由小牛君创建

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Spark Streaming是大规模流式数据处理的新贵,将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。本文阐释了Spark Streaming的架构及编程模型,并结合实践对其核心技术进行了深入的剖析,给出了具体的应用场景及优化方案。

提到Spark Streaming,我们不得不说一下BDAS(Berkeley Data Analytics Stack),这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈。从它的视角来看,目前的大数据处理可以分为如以下三个类型。 

  • 复杂的批量数据处理(batch data processing),通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。

  • 基于历史数据的交互式查询(interactive query),通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。

  • 基于实时数据流的数据处理(streaming data processing),通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。 

目前已有很多相对成熟的开源软件来处理以上三种情景,我们可以利用MapReduce来进行批量数据处理,可