《Spark Streaming作业提交源码分析接收数据篇》、《Spark Streaming作业提交源码分析数据处理篇》 在昨天的文章中介绍了Spark Streaming作业提交的数据接收部分的源码（《Spark Streaming作业提交源码分析接收数据篇》），今天来介绍Spark Streaming中如何处理这些从外部接收到的数据。 在调用StreamingContext的start函数的时候， w397090770 9年前 (2015-04-29) 4326℃ 2评论9喜欢
《Spark Streaming作业提交源码分析接收数据篇》、《Spark Streaming作业提交源码分析数据处理篇》 最近一段时间在使用Spark Streaming，里面遇到很多问题，只知道参照官方文档写，不理解其中的原理，于是抽了一点时间研究了一下Spark Streaming作业提交的全过程，包括从外部数据源接收数据，分块，拆分Job，提交作业全过程。 w397090770 9年前 (2015-04-28) 9175℃ 2评论9喜欢
由CSDN主办OpenCloud 2015大会于4月16日-18日在国家会议中心成功举办。“2015 OpenStack技术大会”、“2015 Spark技术峰会”、“2015 Container技术峰会”三大峰会及三场深度行业实战培训赢得了讲师和听众们高度认可，40余位一线专家的深度主题演讲赢得阵阵掌声。 2015 spark技术峰会.pushed{color:#f60;}时间议题演讲者09: w397090770 9年前 (2015-04-28) 7527℃ 0评论2喜欢
Spark Streaming提供了高效便捷的流式处理模式，但是在有些场景下，使用默认的配置达不到最优，甚至无法实时处理来自外部的数据，这时候我们就需要对默认的配置进行相关的修改。由于现实中场景和数据量不一样，所以我们无法设置一些通用的配置（要不然Spark Streaming开发者就不会弄那么多参数，直接写死不得了），我们需 w397090770 9年前 (2015-04-27) 26875℃ 0评论34喜欢
在Spark中内置支持两种系列化格式：（1）、Java serialization；（2）、Kryo serialization。在默认情况下，Spark使用的是Java的ObjectOutputStream系列化框架，它支持所有继承java.io.Serializable的类系列化，虽然Java系列化非常灵活，但是它的性能不佳。然而我们可以使用Kryo 库来系列化，它相比Java serialization系列化高效，速度很快（通常比Java快1 w397090770 9年前 (2015-04-23) 14652℃ 0评论15喜欢
Apache Spark是目前非常强大的分布式计算框架。其简单易懂的计算框架使得我们很容易理解。虽然Spark是在操作大数据集上很有优势，但是它仍然需要将数据持久化存储，HDFS是最通用的选择，和Spark结合使用，因为它基于磁盘的特点，导致在实时应用程序中会影响性能（比如在Spark Streaming计算中）。而且Spark内置就不支持事务提交( w397090770 9年前 (2015-04-22) 10145℃ 0评论8喜欢
《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)》 《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(二)》 在本博客的《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)》文章中介绍了如何使用基于Receiver的方法使用Spark Streaming从Kafka中接收数据。本文将介绍如何使用Spark 1.3.0引入的Direct API从Kafka中读数据。 和基于Receiver接收数据不一样，这种方式 w397090770 9年前 (2015-04-21) 28390℃ 1评论26喜欢
《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)》 《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(二)》 Apache Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。可以说，任何实时大数据处理工具缺少与Kafka整合都是不完整的。本文将介绍如何使用Spark Streaming从Kafka中接收数据，这里将会介绍两种方法：（1）、使用Receivers和Kafka高层次的API；（2） w397090770 9年前 (2015-04-19) 33642℃ 0评论33喜欢
Spark 1.2.2和Spark 1.3.1于美国时间2015年4月17日同时发布。两个都是维护版本，并推荐所有1.3和1.2的Spark使用用户升级到相应的版本。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoopspark 1.2.2（稳定版本） spark 1.2.2主要是维护版本，修复了许多Bug，是基于Spark 1.2的分支。并推荐所有使用1. w397090770 9年前 (2015-04-18) 5163℃ 0评论3喜欢
据估计，到2017年底，90%的CPU cycles 将会致力于移动硬件，移动计算正在迅速上升到主导地位。Spark为此重新设计了Spark体系结构，允许Spark在移动设备上运行Spark。 Spark为现代化数据中心和大数据应用进行设计和优化，但是它目前不适合移动计算。在过去的几个月中，Spark社区正在调研第一个可以在移动设备上运行架构的可 w397090770 9年前 (2015-04-14) 8003℃ 0评论10喜欢
![OpenCloud 2015大会PPT资料免费下载[Spark篇]](https://www.iteblog.com/wp-content/themes/yusi2.0/img/pic/2.jpg)
