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大数据学习：从Spark到Spark Streaming
Apache Spark作为大数据技术领域的第二代代表性框架，其江湖地位是得到肯定的。第一代的Hadoop框架，为大数据基础架构打下坚实的基础，而Spark为更高性能的数据计算提供了新的解决方案...
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大数据学习：Spark Streaming vs Structured Streaming
在Spark框架当中，其负责流计算任务的组件，主要是Spark Streaming，但是随着大数据继续发展，Spark Streaming也开始有了各种场景下的局限，于是又推出了Structured Streaming。今天的大数据学习...
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大数据学习：Spark Structured Streaming特性
在Spark框架当中，早期的设计由Spark Streaming来负责实现流计算，但是随着现实需求的发展变化，Spark streaming的局限也显露了出来，于是Spark团队又设计了Spark Structured Streaming。今天的大数...
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大数据培训：Spark RDD、DataFrame、DataSet
在Spark的学习当中，RDD、DataFrame、DataSet可以说都是需要着重理解的专业名词概念。尤其是在涉及到数据结构的部分，理解清楚这三者的共性与区别，非常有必要。今天的大数据培训分享...
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大数据培训：流处理框架Spark Streaming与Storm
众所周知，大数据计算的第一代框架Hadoop，是致力于解决离线计算的问题而产生的，在离线批处理上性能优异，但是在实时流处理上，一直被诟病。Hadoop之后，Spark和Storm在流处理上成为...
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大数据学习：如何创建Spark RDD
对Spark稍有了解的人都知道，Spark核心的数据结构，是弹性分布式数据集RDD，RDD作为Spark对数据的核心抽象，在编程任务当中，往往需要用到。今天的大数据学习分享，我们就主要来讲讲...
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大数据学习：Kafka控制器解析
深入到Kafka内部，涉及到的诸多名词和概念，都需要去深入地学习掌握。以kafka控制器来说，这是Kafka的核心内部组件，对于kafka集群的管理和协调有重要作用。今天的大数据学习分享，我...
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大数据学习：Kafka producer设计原理
关于Kafka这个组件，作为大数据技术生态当中流行的消息组件，得到越来越多的市场认可，kafka与大数据技术生态的诸多组件，也能实现很好地集成，地位也越来越稳固。今天的大数据学...
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大数据培训：Spark持久化存储策略
持久化存储是Spark非常重要的一个特性，通过持久化存储，提升Spark应用性能，以更好地满足实际需求。而Spark的持久化存储，根据不同的需求现状，可以选择不同的策略方案。今天的大...
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