quangdatrockon
New member
[Miễn Phí Giao Hàng Cho Đơn Hàng Của Bạn - Đặt Mua Ngay!]: (https://shorten.asia/4TdSmk9J)
## Xử lý Stream với Apache Spark: Truyền phát và phát trực tuyến có cấu trúc chính
Apache Spark là một khung xử lý phân tán nguồn mở phổ biến có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm cả xử lý luồng.Xử lý luồng là phân tích dữ liệu liên tục khi nó đến và nó rất cần thiết cho các ứng dụng cần phản ứng với các sự kiện thời gian thực.
Spark cung cấp hai API xử lý luồng chính: Truyền phát và phát trực tuyến có cấu trúc.Phát trực tuyến có cấu trúc là một API mới hơn được xây dựng trên API DataFrame của Spark.Nó giúp dễ dàng xử lý dữ liệu phát trực tuyến theo cách có cấu trúc và nó có thể xử lý cả dữ liệu hàng loạt và phát trực tuyến.Spark Streaming là một API cũ hơn dựa trên API RDD của Spark.Nó linh hoạt hơn so với phát trực tuyến có cấu trúc, nhưng nó có thể khó sử dụng hơn.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ học cách sử dụng cả luồng có cấu trúc và phát trực tuyến để xử lý dữ liệu luồng.Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách tìm hiểu về những điều cơ bản của xử lý luồng, và sau đó chúng tôi sẽ khám phá các tính năng khác nhau của phát trực tuyến có cấu trúc và phát luồng tia lửa.Sau đó, chúng tôi sẽ xây dựng một ứng dụng xử lý luồng đơn giản bằng cách sử dụng mỗi API.
Đến cuối bài viết này, bạn sẽ có một sự hiểu biết vững chắc về cách sử dụng Apache Spark để xử lý luồng.
### Điều kiện tiên quyết
Để làm theo với hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Cài đặt hoạt động của Apache Spark
* Một ide scala hoặc môi trường phát triển khác
* Trình chỉnh sửa văn bản hoặc IDE để viết truy vấn SQL
### Những điều cơ bản về xử lý luồng
Xử lý luồng là phân tích liên tục của dữ liệu khi nó đến.Điều này trái ngược với xử lý hàng loạt, đó là việc xử lý dữ liệu đã được thu thập trong một khoảng thời gian.
Xử lý luồng là điều cần thiết cho các ứng dụng cần phản ứng với các sự kiện thời gian thực.Ví dụ, một ứng dụng phân tích phát trực tuyến có thể được sử dụng để phát hiện gian lận trong thời gian thực hoặc để theo dõi sức khỏe của máy.
Có hai loại xử lý luồng chính:
*** Xử lý luồng dựa trên sự kiện: ** Trong quá trình xử lý luồng dựa trên sự kiện, mỗi sự kiện được xử lý riêng lẻ.Đây là loại xử lý luồng đơn giản nhất, nhưng nó có thể không hiệu quả cho các ứng dụng cần xử lý một lượng lớn dữ liệu.
*** Xử lý luồng dựa trên cửa sổ: ** Trong xử lý luồng dựa trên cửa sổ, các sự kiện được nhóm lại thành Windows.Mỗi cửa sổ được xử lý như một đơn vị và kết quả xử lý sau đó được áp dụng cho toàn bộ cửa sổ.Xử lý luồng dựa trên cửa sổ hiệu quả hơn so với xử lý luồng dựa trên sự kiện, nhưng nó có thể phức tạp hơn để thực hiện.
### Truyền phát và phát trực tuyến có cấu trúc
Spark cung cấp hai API xử lý luồng chính: Truyền phát và phát trực tuyến có cấu trúc.Phát trực tuyến có cấu trúc là một API mới hơn được xây dựng trên API DataFrame của Spark.Nó giúp dễ dàng xử lý dữ liệu phát trực tuyến theo cách có cấu trúc và nó có thể xử lý cả dữ liệu hàng loạt và phát trực tuyến.Spark Streaming là một API cũ hơn dựa trên API RDD của Spark.Nó linh hoạt hơn so với phát trực tuyến có cấu trúc, nhưng nó có thể khó sử dụng hơn.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung vào phát trực tuyến có cấu trúc.Chúng tôi sẽ bao gồm một thời gian ngắn, nhưng chúng tôi sẽ không đi vào chi tiết.
### Phát trực tuyến có cấu trúc
Phát trực tuyến có cấu trúc là API xử lý luồng được xây dựng trên API DataFrame của Spark.Nó giúp dễ dàng xử lý dữ liệu phát trực tuyến theo cách có cấu trúc và nó có thể xử lý cả dữ liệu hàng loạt và phát trực tuyến.
Để sử dụng phát trực tuyến có cấu trúc, trước tiên bạn cần tạo một dữ liệu phát trực tuyến.Bạn có thể làm điều này bằng cách đọc dữ liệu từ một nguồn phát trực tuyến, chẳng hạn như Kafka hoặc Kinesis.Khi bạn có một bản dữ liệu phát trực tuyến, bạn có thể áp dụng các hoạt động DataFrame tiêu chuẩn của Spark cho nó.Các hoạt động này bao gồm lọc, tổng hợp và tham gia.
Kết quả của các hoạt động DataFrame của bạn được tự động ghi vào bồn rửa.Bồn rửa có thể là một tệp, cơ sở dữ liệu hoặc nguồn phát trực tuyến khác.
Phát trực tuyến có cấu trúc là một công cụ mạnh mẽ để xử lý luồng.Nó rất dễ sử dụng, nó có thể xử lý cả dữ liệu hàng loạt và phát trực tuyến và nó có thể mở rộng quy mô lên các bộ dữ liệu lớn.
### Phát trực tuyến tia lửa
Spark Streaming là API xử lý luồng cũ hơn dựa trên API RDD của Spark.Nó linh hoạt hơn so với phát trực tuyến có cấu trúc, nhưng nó có thể khó sử dụng hơn.
Để sử dụng Spark Streaming, trước tiên bạn cần tạo một RDD phát trực tuyến.Bạn có thể làm điều này bằng cách đọc dữ liệu từ một nguồn phát trực tuyến, chẳng hạn như Kafka hoặc Kinesis.Khi bạn có một RDD phát trực tuyến, bạn có thể áp dụng các hoạt động RDD tiêu chuẩn của Spark cho nó.Các hoạt động này bao gồm lọc, tổng hợp và tham gia.
Kết quả của các hoạt động RDD của bạn được tự động ghi vào bồn rửa.Bồn rửa có thể là một tệp, cơ sở dữ liệu hoặc nguồn phát trực tuyến khác.
Spark Streaming là một công cụ mạnh mẽ để xử lý luồng.Nó linh hoạt hơn so với phát trực tuyến có cấu trúc, nhưng nó có thể khó sử dụng hơn.
### Xây dựng một ứng dụng xử lý luồng với phát trực tuyến có cấu trúc
Trong phần này, chúng tôi sẽ xây dựng một luồng đơn giản
=======================================
[Miễn Phí Giao Hàng Cho Đơn Hàng Của Bạn - Đặt Mua Ngay!]: (https://shorten.asia/4TdSmk9J)
=======================================
## Stream Processing with Apache Spark: Master Structured Streaming and Spark Streaming
Apache Spark is a popular open-source distributed processing framework that can be used for a variety of tasks, including stream processing. Stream processing is the continuous analysis of data as it arrives, and it is essential for applications that need to respond to real-time events.
Spark provides two main stream processing APIs: Structured Streaming and Spark Streaming. Structured Streaming is a newer API that is built on top of Spark's DataFrame API. It makes it easy to process streaming data in a structured way, and it can handle both batch and streaming data. Spark Streaming is an older API that is based on Spark's RDD API. It is more flexible than Structured Streaming, but it can be more difficult to use.
In this article, we will learn how to use both Structured Streaming and Spark Streaming to process stream data. We will start by learning about the basics of stream processing, and then we will explore the different features of Structured Streaming and Spark Streaming. We will then build a simple stream processing application using each API.
By the end of this article, you will have a solid understanding of how to use Apache Spark for stream processing.
### Prerequisites
To follow along with this tutorial, you will need the following:
* A working installation of Apache Spark
* A Scala IDE or other development environment
* A text editor or IDE for writing SQL queries
### Basics of Stream Processing
Stream processing is the continuous analysis of data as it arrives. This is in contrast to batch processing, which is the processing of data that has been collected over a period of time.
Stream processing is essential for applications that need to respond to real-time events. For example, a streaming analytics application could be used to detect fraud in real-time, or to monitor the health of a machine.
There are two main types of stream processing:
* **Event-based stream processing:** In event-based stream processing, each event is processed individually. This is the simplest type of stream processing, but it can be inefficient for applications that need to process large amounts of data.
* **Window-based stream processing:** In window-based stream processing, events are grouped together into windows. Each window is processed as a unit, and the results of the processing are then applied to the entire window. Window-based stream processing is more efficient than event-based stream processing, but it can be more complex to implement.
### Structured Streaming and Spark Streaming
Spark provides two main stream processing APIs: Structured Streaming and Spark Streaming. Structured Streaming is a newer API that is built on top of Spark's DataFrame API. It makes it easy to process streaming data in a structured way, and it can handle both batch and streaming data. Spark Streaming is an older API that is based on Spark's RDD API. It is more flexible than Structured Streaming, but it can be more difficult to use.
In this article, we will focus on Structured Streaming. We will briefly cover Spark Streaming, but we will not go into detail.
### Structured Streaming
Structured Streaming is a stream processing API that is built on top of Spark's DataFrame API. It makes it easy to process streaming data in a structured way, and it can handle both batch and streaming data.
To use Structured Streaming, you first need to create a streaming DataFrame. You can do this by reading data from a streaming source, such as Kafka or Kinesis. Once you have a streaming DataFrame, you can apply Spark's standard DataFrame operations to it. These operations include filtering, aggregation, and joins.
The results of your DataFrame operations are automatically written to a sink. The sink can be a file, a database, or another streaming source.
Structured Streaming is a powerful tool for stream processing. It is easy to use, it can handle both batch and streaming data, and it can scale to large datasets.
### Spark Streaming
Spark Streaming is an older stream processing API that is based on Spark's RDD API. It is more flexible than Structured Streaming, but it can be more difficult to use.
To use Spark Streaming, you first need to create a streaming RDD. You can do this by reading data from a streaming source, such as Kafka or Kinesis. Once you have a streaming RDD, you can apply Spark's standard RDD operations to it. These operations include filtering, aggregation, and joins.
The results of your RDD operations are automatically written to a sink. The sink can be a file, a database, or another streaming source.
Spark Streaming is a powerful tool for stream processing. It is more flexible than Structured Streaming, but it can be more difficult to use.
### Building a Stream Processing Application with Structured Streaming
In this section, we will build a simple stream
=======================================
[Nhận Ngay Ưu Đãi Lớn Khi Mua Sản Phẩm Này!]: (https://shorten.asia/4TdSmk9J)
