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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，一個批次間隔接收的數(shù)據(jù)只會存放在一個block中，因此每個...詳情>>

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

某公司網(wǎng)站每日訪問量達到10億級別的訪問量，每次訪問記錄一條數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包含如下字段：用戶ID，訪問時間（毫秒級），訪問頁面。 詳情>>

Git是什么，介紹一下。Git是一個分布式版本控制器，相比較SVN來說，每個人都是一個版本的控制者，而且代表管理方便，使用簡單，現(xiàn)在git已經(jīng)整...詳情>>

ClickHouse性能如何？ClickHouse的性能超過了市場上現(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：- 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它們的長度“number”，你必須支持固定長度數(shù)...詳情>>

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

會，我們在獲取Channel批次數(shù)據(jù)的時候，每個批次是基于一個事務(wù)性的，一旦發(fā)生宕機或者Flume進行掛掉，那么就會回滾，數(shù)據(jù)寫入失敗，下次再重...詳情>>

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

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

Source 將 Event 寫入到 Channel 之前可以使用攔截器對 Event 進行各種形式的處理，Source 和 Channel 之間可以有多個攔截器，不同攔截器使用...詳情>>

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