论坛
潜水/灌水快乐,沉淀知识,认识更多同行。
ToB圈子
加入IT圈,遇到更多同好之人。
朋友圈
看朋友圈动态,了解ToB世界。
ToB门户
了解全球最新的ToB事件
博客
Blog
排行榜
Ranklist
文库
业界最专业的IT文库,上传资料也可以赚钱
下载
分享
Share
导读
Guide
相册
Album
记录
Doing
搜索
本版
文章
帖子
ToB圈子
用户
免费入驻
产品入驻
解决方案入驻
公司入驻
案例入驻
登录
·
注册
只需一步,快速开始
账号登录
立即注册
找回密码
用户名
Email
自动登录
找回密码
密码
登录
立即注册
首页
找靠谱产品
找解决方案
找靠谱公司
找案例
找对的人
专家智库
悬赏任务
圈子
SAAS
IT评测·应用市场-qidao123.com
»
论坛
›
大数据
›
数据仓库与分析
›
Spark及时(二):StructuredStreaming编程模型 ...
Spark及时(二):StructuredStreaming编程模型
麻花痒
金牌会员
|
2024-8-4 16:51:25
|
显示全部楼层
|
阅读模式
楼主
主题
937
|
帖子
937
|
积分
2811
文章目次
StructuredStreaming编程模型
一、基础语义
二、事件时间和延迟数据
三、容错语义
StructuredStreaming编程模型
一、基础语义
Structured Streaming处理及时数据头脑是将及时数据看成一张没有界限的表,数据源源不停的追加到这张表中,这可以让我们能像处理批数据一样处理及时数据。如下图所示,每条及时数据到来之后都对应“无界表”中的一条数据追加到表中。
以WordCount为例,Spark会针对每次增量的数据进行计算,将效果输出出来,如下图所示:
留意:
StructuredStreaming并不会将每次输出的数据物化存储起来,而是每次计算都将效果状态保存起来,下个批次计算是基于当前批次数据
免责声明:如果侵犯了您的权益,请联系站长,我们会及时删除侵权内容,谢谢合作!更多信息从访问主页:qidao123.com:ToB企服之家,中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
本帖子中包含更多资源
您需要
登录
才可以下载或查看,没有账号?
立即注册
x
回复
使用道具
举报
0 个回复
倒序浏览
返回列表
快速回复
高级模式
B
Color
Image
Link
Quote
Code
Smilies
您需要登录后才可以回帖
登录
or
立即注册
本版积分规则
发表回复
回帖并转播
回帖后跳转到最后一页
发新帖
回复
麻花痒
金牌会员
这个人很懒什么都没写!
楼主热帖
【SQL server速成之路】——身份验证及 ...
容器开发运维人员的 Linux 操作机配置 ...
2022年安装Kali Linux最详细过程,以及 ...
窄带传输与LoRa扩频传输技术应用方案对 ...
我今年12岁了,我喜欢打游戏,怎么能成 ...
猜
密码学奇妙之旅、02 混合加密系统、AES ...
Redis安装,主从复制、哨兵模式、集群 ...
kubectl使用技巧:如何更方便地操作多 ...
CS50-Python实验3,4
标签云
存储
服务器
快速回复
返回顶部
返回列表