Kafka — это потенциальная платформа для обмена сообщениями и интеграции для потоковой передачи Spark . Kafka действует как центральный узел для потоков данных в реальном времени и обрабатывается с использованием сложных алгоритмов в Spark Streaming.
В чем разница между Kafka и Spark? Spark потоковая передача лучше при обработке группы строк (groups, by, ml, window функции и т. д.) Потоки Kafka предоставляют истинные возможности обработки по принципу ‘запись за раз’. это лучше для таких функций, как синтаксический анализ строк, очистка данных и т. д. Поток Kafka может использоваться как часть микросервиса, поскольку это просто библиотека.
Кроме того, как Spark обрабатывает потоковые данные? Шаги в программе потоковой передачи Spark
Контекст потоковой передачи Spark используется для обработки потоков данных в реальном времени. После определения контекста потоковой передачи Spark мы указываем источники входных данных, создавая входные потоки DStream. < li> Определите вычисления с помощью Sparking Streaming Transformations API, например map and reduce to DStreams. Помимо этого, что такое потоковая передача искр?
Spark Streaming — это расширение основного Spark API, которое обеспечивает масштабируемый, высокопроизводительный и отказоустойчивый поток обработка живых потоков данных. DStreams можно создавать либо из входных потоков данных из таких источников, как Kafka, Flume и Kinesis, либо путем применения высокоуровневых операций к другим DStreams.
Что такое конвейер данных в Spark?
конвейер данных — это программное обеспечение, которое объединяет данные из нескольких источников и делает их доступными для стратегического использования.