Spark Streaming 是 Apache Spark 提供的一种批处理和实时流处理的集成框架。它允许用户使用类似于批处理作业的方式处理实时数据流,这种方式称为微批处理。Spark Streaming 可以将连续的数据流分成小批次,然后在这些小批次上应用 Spark 引擎的处理能力,如数据转换、聚合、过滤等操作。
主要功能和用途包括:
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实时数据处理: 可以从各种数据源(如Kafka、Flume、HDFS、S3等)读取数据流,进行实时处理和分析。
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低延迟处理: 提供毫秒级的延迟,使得可以快速响应和处理实时数据。
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容错和高可用: 基于 Spark 引擎的特性,具备高容错性和高可用性,能够保证数据处理的可靠性。
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集成批处理和流处理: 可以在同一个应用中结合批处理和实时流处理,统一处理数据。
总之,Spark Streaming 提供了一种高效、可扩展的方式来处理实时数据流,是大数据处理和分析中重要的组件之一。