spark streaming的工作机制是什么

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作者
猴君
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Spark Streaming工作机制基本上是将数据流分成小的微批处理作业,每个微批处理作业由Spark引擎执行。具体来说,Spark Streaming会将输入数据流划分为一系列的小批处理作业,然后通过Spark引擎执行这些作业。

在每个微批处理作业中,Spark Streaming会将数据流转换为RDD(弹性分布式数据集),然后通过一系列的转换操作(如map、reduce、filter等)对RDD进行处理。经过处理后的RDD会被存储到内存中,然后根据应用程序的需求进行输出操作。

Spark Streaming还提供了容错机制,当作业执行过程中出现错误时,Spark Streaming可以自动恢复到上一个可靠的状态继续执行。这使得Spark Streaming能够处理高吞吐量的数据流,并能够保证数据处理的准确性和可靠性。

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