Spark Streaming如何使用checkpoint容錯
在互聯網場景下，經常會有各種實時的數據處理，這種處理方式也就是流式計算，延遲通常也在毫秒級或者秒級，比較有代表性的幾個開源框架，分別是Storm，Spark Streaming和Filnk。 曾經在一個項目裏面用過阿里改造後的JStrom，整體感受就是編程略複雜，在不使用Trident Api的時候是不能保證準確一次的數據處理的，但是能保證不丟數據，但是不保證數據重複，我們在使用期間也出現過幾次
相關文章
- 1. Spark Streaming如何使用checkpoint容錯
- 2. Spark Streaming——Checkpoint
- 3. Spark Streaming容錯性
- 4. spark streaming的容錯機制
- 5. spark基礎之spark streaming的checkpoint機制
- 6. Spark-RDD-04 checkpoint容錯機制
- 7. spark-streaming的checkpoint機制源碼分析
- 8. Spark Streaming checkpoint的問題與恢復
- 9. Spark Streaming checkpoint整體架構原理
- 10. spark streaming foreachRDD 使用
- 更多相關文章...
- • XSD 如何使用? - XML Schema 教程
- • Docker 容器使用 - Docker教程
- • Composer 安裝與使用
- • 使用Rxjava計算圓周率
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Spark Streaming如何使用checkpoint容錯
- 2. Spark Streaming——Checkpoint
- 3. Spark Streaming容錯性
- 4. spark streaming的容錯機制
- 5. spark基礎之spark streaming的checkpoint機制
- 6. Spark-RDD-04 checkpoint容錯機制
- 7. spark-streaming的checkpoint機制源碼分析
- 8. Spark Streaming checkpoint的問題與恢復
- 9. Spark Streaming checkpoint整體架構原理
- 10. spark streaming foreachRDD 使用