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是时候放弃 Spark Streaming, 转向 Structured Streaming 了
正如在之前的那篇文章中 Spark Streaming 设计原理 中说到 Spark 团队之后对 Spark Streaming 的维护可能越来越少,Spark 2.4 版本的 Release Note 里面果然一个 Spark Streaming 相关的 ticket 都没有。
限免首发 | Spark 企业级实战集锦,国内Spark开发者的进阶指南!
《Apache Spark 中文实战攻略》上下两册电子书重磅来袭,本书集结国内外顶级大厂技术专家,汇集多年实战经验,带你走进全球顶级开源社区之一 Apache Spark,探秘时下最流行的开源分布式内存式大数据处理引擎。
百观科技基于阿里云 EMR 的数据湖实践分享
百观科技为应对海量复杂数据处理的算力与成本挑战,基于阿里云 EMR 构建数据湖。EMR 依托高可用的 OSS 存储、开箱即用的 Hadoop/Spark/Iceberg 等开源技术生态及弹性调度,实现数据接入、清洗、聚合与分析全流程。通过 DLF 与 Iceberg 的优化、阶梯式弹性调度(资源利用率提升至70%)及倚天 ARM 机型搭配 EMR Trino 方案,兼顾性能与成本,支撑数据分析需求,降低算力成本。
使用Spark Streaming SQL基于时间窗口进行数据统计
使用Spark Streaming SQL可以很方便的对事件数据中的时间字段进行处理,同时Spark Streaming SQL提供的时间窗口函数可以将事件时间按照一定的时间区间对数据进行统计操作。 本文通过讲解一个统计用户在过去5秒钟内点击网页次数的案例,介绍如何使用Spark Streaming SQL对事件时间进行操作。
云栖实录 | 阿里云 OpenLake 解决方案重磅发布:多模态数据统一纳管、引擎平权联合计算、数据共享统一读写
阿里云 OpenLake 解决方案重磅发布,构建大数据、搜索、AI 一体化的能力体系,实现多模态数据统一纳管、多种计算引擎平权计算、大数据 AI 一体化开发,助力企业基于数据资产构筑竞争力。
千万级数据秒级响应!碧桂园基于 EMR Serverless StarRocks 升级存算分离架构实践
碧桂园服务通过引入 EMR Serverless StarRocks 存算分离架构,解决了海量数据处理中的资源利用率低、并发能力不足等问题,显著降低了硬件和运维成本。实时查询性能提升8倍,查询出错率减少30倍,集群数据 SLA 达99.99%。此次技术升级不仅优化了用户体验,还结合AI打造了“一看”和“—问”智能场景助力精准决策与风险预测。
使用Spark Streaming SQL进行PV/UV统计
PV/UV统计是流式分析一个常见的场景。通过PV可以对访问的网站做流量或热点分析,例如广告主可以通过PV值预估投放广告网页所带来的流量以及广告收入。另外一些场景需要对访问的用户作分析,比如分析用户的网页点击行为,此时就需要对UV做统计。
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