Spark Streaming容錯的改進和零數據丟失（轉）
作者：Tathagata Das 譯者：彭根祿 本文來自Spark Streaming項目帶頭人 Tathagata Das的博客文章，他現在就職於Databricks公司。過去曾在UC Berkeley的AMPLab實驗室進行大數據和Spark Streaming的研究工作。本文主要談及了Spark Streaming容錯的改進和零數據丟失。 以下爲原文： 實時流處理系統必須要能在24/7時間內
相關文章
- 1. Spark Streaming容錯的改進和零數據丟失（轉）
- 2. [Hadoop] Kafka + Spark Streaming 數據零丟失
- 3. Spark Streaming的容錯和數據無丟失機制（WAL機制）
- 4. 【總結】Spark Streaming和Kafka整合保證數據零丟失
- 5. Spark Streaming和Kafka整合是如何保證數據零丟失
- 6. Spark Streaming與Kafka如何保證數據零丟失
- 7. Spark Streaming使用Kafka保證數據零丟失
- 8. Spark Streaming容錯性
- 9. spark streaming的容錯機制
- 10. SparkStreaming入門及數據丟失處理、容錯
- 更多相關文章...
- • MySQL UPDATE：修改數據（更新數據） - MySQL教程
- • Redis和數據庫的結合 - Redis教程
- • TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. Window下Ribbit MQ安裝
- 2. Linux下Redis安裝及集羣搭建
- 3. shiny搭建網站填坑戰略
- 4. Mysql8.0.22安裝與配置詳細教程
- 5. Hadoop安裝及配置
- 6. Python爬蟲初學筆記
- 7. 部署LVS-Keepalived高可用集羣
- 8. keepalived+mysql高可用集羣
- 9. jenkins 公鑰配置
- 10. HA實用詳解
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Spark Streaming容錯的改進和零數據丟失（轉）
- 2. [Hadoop] Kafka + Spark Streaming 數據零丟失
- 3. Spark Streaming的容錯和數據無丟失機制（WAL機制）
- 4. 【總結】Spark Streaming和Kafka整合保證數據零丟失
- 5. Spark Streaming和Kafka整合是如何保證數據零丟失
- 6. Spark Streaming與Kafka如何保證數據零丟失
- 7. Spark Streaming使用Kafka保證數據零丟失
- 8. Spark Streaming容錯性
- 9. spark streaming的容錯機制
- 10. SparkStreaming入門及數據丟失處理、容錯