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算子都会使用用户自定义的函数对每个节点本地的相同key进行预聚合。而groupByKey算子是不会进行预聚合的,全量的数据会在集群的各个节点之间分发和传输,性能相对来说比较差。 使用mapPartitions替代普通map。 mapPartitions类的算子,一次函数调用会处理
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开发Kafka应用 Kafka样例程序开发思路 Kafka Old Producer API使用样例 Kafka Old Consumer API使用样例 Kafka Producer API使用样例 Kafka Consumer API使用样例 Kafka 多线程Producer
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Spark应用开发流程介绍 Spark应用程序开发流程 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件,其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明
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提供HDFS文件系统的应用接口,本开发指南主要介绍如何使用Java API进行HDFS文件系统的应用开发。 C API 提供HDFS文件系统的应用接口,使用C语言开发的用户可参考C接口的描述进行应用开发。 Shell 提供shell命令完成HDFS文件系统的基本操作。 HTTP REST
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配置Kafka应用安全认证 使用Sasl Kerberos认证 使用Kafka Token认证 父主题: 准备Kafka应用开发环境
开发Kafka应用 Kafka样例程序开发思路 使用Producer API向安全Topic生产消息 使用Consumer API订阅安全Topic并消费 使用多线程Producer发送消息 使用多线程Consumer消费消息 使用KafkaStreams统计数据 使用SpringBoot生产消费Kafka集群数据