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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。
HBase
B:Spark
C:MySQL
D:Hadoop
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
standalone
B:Spark on Mesos
C:Spark on YARN
D:Local
A、Driver Program
B、Spark Master
C、Worker Node
D、Cluster Manager
易用性
B:容错性
C:易整合性
D:低吞吐量
SQL
B:Shark
C:Spark RDD
D:MapReduce
A、文件流
B、套接字流
C、RDD队列流
D、双向数据流
spark sql Release 版本
B:引入 Spark R
C:DataFrame
D:支持动态资源分配