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Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序 Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 父主题： 开发Spark应用
Spark Structured Streaming状态操作样例程序 Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路 Spark Structured Streaming状态操作样例程序（Scala） 父主题： 开发Spark应用
structured streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类
配置Structured Streaming使用RocksDB做状态存储 本章节仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 配置场景 当大量的状态信息存储在默认的HDFS BackedStateStore，导致JVM GC占用大量时间时，可以通过如下配置，选择RocksDB作为状态后端。
业。这种调度机制把调度的周期同心跳结合在一起，当集群规模增大时，会遇到系统扩展性以及调度性能瓶颈。另外，因为采用了资源反向匹配作业的调度机制，开源调度器在调度精度上也有局限性，例如数据亲和性偏于随机，另外系统也无法支持基于负载的调度策略等。主要原因是调度器在选择作业时，缺乏全局的资源视图，很难做到好的选择。
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structured streaming功能与可靠性介绍 Structured Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类
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Kafka”，查看当前Kafka状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。 FusionInsight Manager界面操作：登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Kafka”，查看当前Kafka状态，发现状态为良好，且监控指标内容显示正确。
egion分配任务。 HMaster通过ZooKeeper协调log splitting任务和有效的RegionServer，并追踪任务的发展。如果主HMaster在log splitting任务期间退出，新的主HMaster会尝试重发没有完成的任务，RegionServer从头启动log
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Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，应用失败 问题 Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，执行应用时显示如下异常。
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