准备工作 下载Spark 1.6.2 下载StreamingPro 我们假设你下载的StreamingPro包在/tmp目录下。 复制如下模板 { "esToCsv": { "desc": "测试", "strategy": "streaming.core.s
Declarative workflows for building Spark Streaming Spark Streaming Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enab
前言 之前已经写过一篇文章,StreamingPro 支持Spark Structured Streaming,不过当时只是玩票性质的,因为对Spark 2.0+ 版本其实也只是尝试性质的,重点还是放在了spark 1.6 系列的。不过时间在推移,Spark
前言 前些天可以让批处理的配置变得更优雅StreamingPro 支持多输入,多输出配置,现在流式计算也支持相同的配置方式了。 另外未来等另外一个项目稳定,会释放出来配合StreamingPro使用,它可以让你很方便的读写HBase,比如可以为HBase 表
前言 Structured Streaming 的文章参考这里: Spark 2.0 Structured Streaming 分析。2.0的时候只是把架子搭建起来了,当时也只支持FileSource(监控目录增量文件),到2.0.2后支持Kafka了,也就进
前言 有的时候我们只要按条处理,追求实时性而非吞吐量的时候,类似Storm的模式就比较好了。Spark 在流式处理一直缺乏改进,而Flink在流式方面做得很棒,两者高层的API也是互相借鉴,容易形成统一的感官,所以决定让StreamingPro适配Flink,
SQL 在解析字符串方面,能力还是有限,因为支持的算子譬如substring,split等有限,且不具备复杂的流程表达能力。我们内部有个通过JSON描述的DSL引擎方便配置化解析,然而也有一定的学习时间成本。 我们当然可以通过SQL的 UDF函数等来完成字符串
前言 CarbonData已经发布了1.0版本,变更还是很快的,这个版本已经移除了kettle了,使得部署和使用 变得很简单,而且支持1.6+ ,2.0+等多个Spark版本。 StreamingPro可以使得你很简单通过一个命令就能体验Carbondata,