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2. 通过案例对透彻理解三板斧之二：解密SparkStreaming运行机制和架构进阶之运行机制和架构

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Spark core上面有4个流行的框架：SparkSQL、流计算、机器学习、图计算。从框架入手可以更清晰地了解Spark Core的内容。

Spark Streaming工作原理：

Spark Sreaming接收实时输入数据流并将它们按批次划分，然后交给Spark引擎处理生成按照批次划分的结果流。

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DStream Graph是RDD DAG 的模板，DStream是逻辑级别的，而RDD是物理级别的。DStream是随着时间的流动内部将集合封装RDD。

DStream就是对RDD操作封装的集合，对DStream操作的transform的操作就会作用于内部封装的集合的每一个RDD，所以对RDD的操作就产生了RDD之间的依赖关系就构成了DAG的依赖关系。

为什么会对RDD进行操作？这个是对DStream操作的业务逻辑，也就是空间维度决定的，这空间维度作用于DStream这样一个集合，随着时间的流逝每个Batch Interval形成了具体的数据集产生了RDD，

对RDD进行transform操作，进而形成了RDD的依赖关系RDD DAG，形成job。然后jobScheduler根据时间调度，基于RDD的依赖关系，把作业发布到Spark Cluster上去运行，不断的产生Spark作业。

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基于Spark Core的都是基于RDD编程，而基于Spark Streaming的则是基于DStream编程。DStream就是在RDD的基础上，加上了时间维度。

Spark Steaming精妙之处在于Job的划分只依赖于时间，这最大程度的解耦合。

Spark Steaming具体的Job运行在Spark Cluster之上，系统容错至关重要。单个Job的容错机制和RDD的容错机制相同，此外还有自己框架的容错机制，如可以动态调整CPU、线程等资源。

事物处理的关键在于系统崩溃的情况下仍然能保持语意的一致性。

那DStream Graph是根据什么生成的呢？DStream(离散流)的依赖关系。

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DStream的具体实现子类

资料来源于：

DT_大数据梦工厂（Spark发行版本定制）微信公众号：DT_Spark

新浪微博：http://www.weibo.com/ilovepains

如果您对大数据Spark感兴趣，可以免费听由王家林老师每天晚上20：00开设的Spark永久免费公开课，地址YY房间号：68917580

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    首先，说说我们的场景，订单服务是做成集群的，当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令，这时并发就产生了，系统就会重复创建订单。等等......场景。这时，分布式共享锁就闪亮登场了。   共享锁在同一个进程中是很容易实现的，但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译，这里就不在赘述了。   官
  • 两个容易被忽略的MySQL知识 tomcat_oracle mysql
    1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？ 　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。 　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
  • zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他