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打开kafka集群

Spark Streaming支持多种数据源接入方式,有两种典型场景

基于Filebeat的目录监控:通过Filebeat实时监控指定目录(如日志目录),将新增文件内容采集并推送至Kafka消息队列。这种方式适用于需要持久化数据的场景,同时利用Kafka的缓冲能力应对数据峰值。

直接对接Kafka流:通过KafkaUtils.createDirectStream API直接从Kafka指定Topic消费数据,适用于高吞吐、低延迟的实时处理场景。

Transform

transform允许对DStream中的每个RDD应用任意RDD转换函数,扩展数据处理灵活性。

应用场景:需调用未在DStream API中封装的方法(如自定义RDD算子)。

join

合并来自两个Socket源的单词计数流和标签流。

http://www.whsansanxincailiao.cn/news/32049192.html

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