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Spark Streaming的基本原理是将实时输入数据流以时间片为单位进行拆分,然后采用Spark引擎以类似批处理的方式处理每个时间片数据
B:Spark Streaming最主要的抽象是DStream(Discretized Stream,离散化数据流),表示连续不断的数据流
Spark Streaming可整合多种输入数据源,如Kafka、Flume、HDFS,甚至是普通的TCP套接字
Spark Streaming的数据抽象是DataFrame
控制流
B:加
C:数据存储
D:源和潭
数据项
B:数据流
C:数据文件
D:数据库
数据项
B:数据流
C:外部实体
D:加工处理
信息流、产品流、技术流
B:信息流、产品流、物流
C:信息流、技术流、资金流
D:信息流、物流、资金流
背景图
B:顶层设计流程图
C:一层数据流层图
D:底层数据流层图
数据流、数据段、数据帧、数据包、比特
B:数据流、数据段、数据包、数据帧、比特
C:数据帧、数据流、数据段、数据包、比特
D:比特、数据帧、数据包、数据段、数据流
Spark Streaming是Spark的核心子框架之一。
B:Spark Streaming具有可伸缩、高吞吐量、容错能力强等特点。
C:Spark Streaming处理的数据源可以来自Kafka。
D:Spark Streaming不能和Spark SQL、Mllib、GraphX无缝集成。
Spark Streaming是Spark的核心子框架之一。
B:Spark Streaming具有可伸缩、高吞吐量、容错能力强等特点。
C:Spark Streaming处理的数据源可以来自Kafka。
D:Spark Streaming不能和Spark SQL、Mllib、GraphX无缝集成。
多指令流单数据流
B:堆栈操作
C:按地址访问并顺序执行指令
D:存储器按内容选择地址
状态图
B:数据流图
C:对象图
D:结构图
路由信息
B:数据流
C:基于控制平面
D:基于策略转发
表达式分析
B:功能分析
C:边界值分析
D:因果图分析
多灌多流
B:少灌少流
C:不灌不流
D:多灌少流
E: 少灌多流