摘要：
SparkStreaming是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统，可以对多种数据源（如Kdfka、Flume、Twitter、Zero和TCP 套接字）进行类似Map、Reduce和Join等复杂操作，并将结果保存到外部文件系统、数据库或应用到实时仪表盘。➢ 计算流程➢ 容错性➢ 实 阅读全文
摘要：
Storm与SparkStreaming对比 阅读全文
摘要：
DStream（Discretized Stream）离散流 ◆ 和Spark基于RDD的概念很相似，Spark Streaming使用离散流 （discretized stream）作为抽象表示，叫做DStream。 ◆ DStream是随时间推移而收到的数据的序列。在内部，每个时间区间收 到的数 阅读全文
摘要：
Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。 ◆ 支持从多种数据源获取数据，包括Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis 以及TCP sockets，从数据源获取数据之后，可以使用诸如map、red 阅读全文
摘要：
SparkStreaming支持的业务场景
初识流计算例子 阅读全文