1.简介1.1什么是SparkStreaming？SparkStreaming是ApacheSpark的一个扩展模块，专门用于处理实时数据流。它通过将数据流切分为一系列小批次（微批次）进行处理，使得开发者能够使用与批处理相同的API来处理流数据。这种微批处理的架构允许SparkStreaming高效地处理实

每天，我们的设备、应用程序和服务都在生成大量的数据流，这些数据往往大多是以JSON格式存在的。如何高效地解析和处理这些JSON数据流是一大挑战。今天，我要为大家介绍一个能极大简化这一过程的利器：streaming-json-pystreaming-json-py介绍streaming-json-py是一个专为实时

SupportDocker-ComposeDeploynats+nats-streaming集群方案1通过nats+nats-streaming搭建3节点nats集群，nats提供服务;2支持认证;3nats-streaming提供节点和消息持久化;启动gitclonehttps://github.com/xiliangMa/nats-cluster.gitcddocker-composedock

TextureStreaming（纹理流）详细说明TextureStreaming（纹理流）是UnrealEngine4中的一项重要技术，用于动态加载和管理游戏中的纹理资源。这种技术可以有效地优化内存使用，确保游戏在不同的硬件上都有良好的表现。UnrealEngine提供了一些工具来帮助开发者管理纹理流的构建和优化，主要

人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处在自然语言处理领域，大模型（LLM）在进行推理时，由于其自回归生成的特性，往往需要较高的计算成本和内存占用。为了解决这一问题，苹果公司的研究者们提出了一种名为SpeculativeStreaming的新方法。这种方法通过改变目标模型的微调目标，从下一个

SparkStructuredStreaming概论与以往任何时候都不同，今天的大数据处理，对于延迟性的要求越来越高，因此流处理的基本概念与工作原理，是每一个大数据从业者必备的“技能点”。在这个模块中，按照惯例，我们还是从一个可以迅速上手的实例开始，带你初步认识Spark的流处理框架Stru

SparkStructStreamingWindow和Watermark前面我们介绍了tructuredStreaming的计算模型与容错机制。深入理解这些基本原理，会帮我们开发流处理应用打下坚实的基础。在“流动的WordCount”那一讲，我们演示了在StructuredStreaming框架下，如何做流处理开发的一般流程。

Unity中的大多数资源在构建时都会合并到项目中。但是，将文件放入目标计算机上的普通文件系统以使其可通过路径名访问有时会很有用。这方面的一个例子是在iOS设备上部署电影文件；原始电影文件必须位于文件系统中的某个位置以便由 PlayMovie 函数进行播放。放置在Unity项目中

          Spark输出文件的个数，如何合并小文件?Spark的driver是怎么驱动作业流程的?SparkSQL的劣势?介绍下SparkStreaming和StructedStreamingSpark为什么比Hadoop速度快?DAG划分Spark源码实现?SparkStreaming的双流join的过程，怎么做的?Spark的Bl

一、队列多用户访问Gradioapp排队机制，支持的类：gr.Interface,gr.Blocks,andgr.ChatInterface示例：#在类后使用queue()函数，设定`default_concurrency_limit`=5（不声明，默认值为1）demo=gr.Interface(...).queue(default_concurrency_limit=5)demo.launch()二、流式

7SparkStreaming简答题T1请阐述静态数据和流数据的区别？答：静态数据是可以看作是静止不动的，适合进行批量计算；流数据是指数据以大量、快速、时变的流形式持续到达的，适合进行实时计算。同时，流计算被处理后，只有部分进入数据库成为静态数据，其余部分则被丢弃。T2请阐述批量计算和

转载自小虾米0.0导读：随着Kubernetes的普及和发展，越来越多的企业和团队开始使用Kubernetes来管理和部署应用程序。然而，Kubernetes的默认工作方式可能不是最佳的选择，尤其是在需要更高效、更可靠的应用程序部署和管理能力时。因此，SeaTunnel提供了一种运行Zeta引擎(local-mode模式)

ApacheKafka与ApacheSpark可以进行深度集成，实现从Kafka中读取实时流数据，并利用Spark的分布式计算能力进行高效的数据处理和分析。以下是如何将Kafka与Spark（特别是SparkStreaming或StructuredStreaming）进行集成的示例：1.SparkStreaming与Kafka集成对于Spark2.x之前的

概念在Orleans中，Streaming是一组API和功能集，它提供了一种构建、发布和消费数据流的方式。这些流可以是任何类型的数据，从简单的消息到复杂的事件或数据记录。StreamingAPI允许你定义、发布和消费这些流，而无需关心底层的传输机制或数据存储。每个流都有一个唯一的标识符，称为Stre

GetFileForStreamingUpload：获取本地文件转换成流对象   [Documentation]data参数中objectId、fileName是指当前要上传设备文件的对象id和对象的文件名（每一个对象点击都是不一样的）create  session  api  http://172.16.200.150:30091${file}

SparkStreaming是Spark提供的流式数据处理模块，能够处理实时数据流。SparkStreaming将实时数据流按照一定的时间间隔切分成批次数据，然后再将每个批次的数据作为RDD进行处理。SparkStreaming支持多种数据源，例如Kafka、Flume、HDFS等。这也是spark学习中一个重要的地方。

首先需要安装flume，我选择的是1.9.0版本，然后对于配置文件只需要配置相关的环境和jdk即可flume-env.sh#LicensedtotheApacheSoftwareFoundation(ASF)underone#ormorecontributorlicenseagreements.SeetheNOTICEfile#distributedwiththisworkforadditi

SparkStreaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如：map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在很多地方，如HDFS，数据库等。另外SparkStreaming也能和MLlib（机器学习）以及G

本次学习学习了spark的流计算相干概念静态数据和流计算静态数据：很多企业为了支持决策分析而构建的数据仓库系统，其中存放的大量历史数据就是静态数据，技术人员可以利用数据挖掘和OLAP（On-LineAnalyticalProcessing）分析工具从静态数据中找到对企业有价值的信息流数据：近年

本次学习学习了Spark的Streaming的一些外来输入源进行操作的形式文件流创建一个文件[atguigu@hadoop102~]$cd/usr/local/spark/mycode/[atguigu@hadoop102mycode]$mkdirstreaming[atguigu@hadoop102mycode]$cdstreaming[atguigu@hadoop102streaming]$mkdir

摘要：本文整理自阿里云智能开源表存储负责人，FounderofPaimon，FlinkPMC成员李劲松（花名：之信）、同程旅行大数据专家，ApacheHudi&PaimonContributor吴祥平、汽车之家大数据计算平台负责人邸星星、联通数科大数据高级技术专家，ApachePaimonContributor王云朋在FlinkForwardAsi

流式任务需要7*24小时执行，但是有时涉及到升级代码需要主动停止程序，但是分布式程序，没办法做到一个个进程去杀死，所有配置优雅的关闭就显得至关重要了。使用外部文件系统来控制内部程序关闭。其实就是单独起一个线程专门去专门查找程序是否停止的标志importjava.net.URIimport

0前言Kafka不适合事件溯源，Kafka适合消息流。这两种事物需要不同存储机制。事件溯源（EventSourcing），需DB充当事件日志，为事件溯源存储的事件必须以某种方式编写，以便将来的读取能够快速组装属于单个聚合的较小（更小的）事件流最初发射它们的。这需要随机访问索引消息流（MessageS

Streaming原理可以参考官网教程：http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html，SparkStreaming提供了称为离散流或DStream的高级抽象，它表示连续的数据流，在内部DStream表示为RDD序列，每个RDD包含一定间隔的数据，如下图所示：所有对于DStream的操作都会相应地