Spark3大数据实时处理-Streaming+Structured Streaming 实战
获课：shanxueit.com/743/在大数据技术栈的演进历程中，Apache Spark 凭借其内存计算的高性能与生态的丰富性，稳坐分布式计算的头把交椅。然而，随着业务对时效性要求的提升，传统的离线批处理已无法满足实时风控、即时推荐等场景的需求。
从批处理迁移到微批次流式处理的实战经验
这些作业已经迁移到一个持续运行的微批处理模型，使用了基于 Spark Structured Streaming 的微批处理模式，其目的不是实时地处理每条记录，而是为了消除调度延迟，提高运维可预测性。
5万字Spark全集之末尾Structured Streaming续集（一）
九、Structured Streaming曲折发展史1、Spark StreamingSpark Streaming针对实时数据流，提供了一套可扩展、高吞吐、可容错的流式计算模型。
时序存储：影响成本与性能的设计选择
这些决策对成本和查询性能的影响，甚至比数据库本身的选择更为关键。本文将从第一性原理出发，系统地探讨这些基本问题，并借助 PostgreSQL 和 Apache Parquet 等广泛可用的工具来量化评估每一项权衡。
2022年版大数据学习路线图-黑马程序员
本套Python+大数据的学习线路图可以帮助大家从小白蜕变成为数字精英，语言方面不仅有Python的学习，也包含了SQL。
不愧是Alibaba技术官，Kafka的精髓全写这本“限量笔记”里，服了
分布式，是程序员必备技能之一，在面试过程中属于必备类的，在工作中更是会经常用到。要谈对Kafka有多熟悉，我相信还是阿里的大佬们最有发言权，所以今天分享的内容，就是Alibaba内部供应的“限量笔记”，关于Kafka的精髓全部写在这里面了，不得不感叹:不愧是Alibaba的技术官啊，真的服了!
InfoQ年终技术盘点系列文章——实时流计算技术
2018 年接近尾声，InfoQ 策划了“解读 2018”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出重要技术领域在这一年来的发展和变化。
大数据内存计算Spark框架原理详细整理
《大数据和人工智能交流》头条号向广大初学者新增C 、Java 、Python 、Scala、javascript 等目前流行的计算机、大数据编程语言，希望大家以后关注本头条号更多的内容。（一）Spark简介1、什么是sparkSpark是一种基于内存计算的开源框架。