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DStream是Spark Streaming的基礎(chǔ)抽象，代表持續(xù)的數(shù)據(jù)流，它由一系列連續(xù)的RDD組成，一個(gè)批次間隔接收的數(shù)據(jù)只會(huì)存放在一個(gè)block中，因此每個(gè)...詳情>>

SparkSQL的時(shí)間類型？SparkSQL的所有類型都在org.apache.spark.sql.types._的包下面，這個(gè)里面我們可以引入對(duì)應(yīng)的schema類型，包括事件的Date...詳情>>

某公司網(wǎng)站每日訪問(wèn)量達(dá)到10億級(jí)別的訪問(wèn)量，每次訪問(wèn)記錄一條數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包含如下字段：用戶ID，訪問(wèn)時(shí)間（毫秒級(jí)），訪問(wèn)頁(yè)面。 詳情>>

Git是什么，介紹一下。Git是一個(gè)分布式版本控制器，相比較SVN來(lái)說(shuō)，每個(gè)人都是一個(gè)版本的控制者，而且代表管理方便，使用簡(jiǎn)單，現(xiàn)在git已經(jīng)整...詳情>>

ClickHouse性能如何？ClickHouse的性能超過(guò)了市場(chǎng)上現(xiàn)有的類似的面向列的DBMS。它每秒處理數(shù)億到10億行，每臺(tái)服務(wù)器每秒處理數(shù)百億字節(jié)的數(shù)據(jù)...詳情>>

優(yōu)點(diǎn)：- 真正的列式DBMS 除了數(shù)據(jù)本身外不應(yīng)該存在其他額外的數(shù)據(jù)。這意味著為了避免在值旁邊存儲(chǔ)它們的長(zhǎng)度“number”，你必須支持固定長(zhǎng)度數(shù)...詳情>>

但不是真正的更新和刪除，使用：alter table xxx 實(shí)現(xiàn) 更新、刪除的數(shù)據(jù)，只有在分片時(shí)才會(huì)真正的清理詳情>>

會(huì)，我們?cè)讷@取Channel批次數(shù)據(jù)的時(shí)候，每個(gè)批次是基于一個(gè)事務(wù)性的，一旦發(fā)生宕機(jī)或者Flume進(jìn)行掛掉，那么就會(huì)回滾，數(shù)據(jù)寫(xiě)入失敗，下次再重...詳情>>

簡(jiǎn)單配置就可以輕松實(shí)現(xiàn)，首先需要設(shè)置Sink組，同一個(gè)Sink組內(nèi)有多個(gè)子Sink，不同Sink之間可以配置成負(fù)載均衡或者故障轉(zhuǎn)移。詳情>>

Source發(fā)送的Event通過(guò)Channel選擇器來(lái)選擇以哪種方式寫(xiě)入到Channel 中，F(xiàn)lume提供三種類型Channel選擇器，分別是復(fù)制、復(fù)用和自定義選擇器。詳情>>

Source 將 Event 寫(xiě)入到 Channel 之前可以使用攔截器對(duì) Event 進(jìn)行各種形式的處理，Source 和 Channel 之間可以有多個(gè)攔截器，不同攔截器使用...詳情>>

1. HDFS Sink: 將Event寫(xiě)入HDFS文件存儲(chǔ)，能夠有效長(zhǎng)期存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)。2. Kafka Sink: Flume通過(guò)Kafka Sink將Event寫(xiě)入到Kafka中的主題，其他應(yīng)...詳情>>