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在默認(rèn)情況下，Spark Streaming 通過(guò)receiver或者Direct方式以生產(chǎn)者生產(chǎn)數(shù)據(jù)的速率接收數(shù)據(jù)。
當(dāng) batch processing time > batch interval 的時(shí)候，也就是每個(gè)批次數(shù)據(jù)處理的時(shí)間要比 Spark Streaming 批處理間隔時(shí)間長(zhǎng)。
越來(lái)越多的數(shù)據(jù)被接收，但是數(shù)據(jù)的處理速度沒(méi)有跟上，導(dǎo)致系統(tǒng)開(kāi)始出現(xiàn)數(shù)據(jù)堆積，可能進(jìn)一步導(dǎo)致 Executor 端出現(xiàn) OOM 問(wèn)題而出現(xiàn)失敗的情況。
hive外部表是使用external關(guān)鍵字并指定一個(gè)hdfs目錄創(chuàng)建的表。hive內(nèi)部表在創(chuàng)建時(shí)會(huì)在對(duì)應(yīng)hive目錄下創(chuàng)建相應(yīng)的文件夾，外部表則以指定文件夾為...詳情>>
2022-09-02 17:21:00
Checkpoint是為runtime準(zhǔn)備的，Savepoint 是為用戶準(zhǔn)備的。Checkpoint 機(jī)制的目標(biāo)在于保證Flink作業(yè)意外崩潰重啟不影響exactly once 準(zhǔn)確性，通...詳情>>
2022-09-02 16:59:22
State：指一個(gè)具體的Task/Operator的狀態(tài)。State可以被記錄，在失敗的情況下數(shù)據(jù)還可以恢復(fù)，F(xiàn)link中有兩種基本類(lèi)型的State： Keyed State， Op...詳情>>
2022-09-02 16:59:19
Flink 內(nèi)部是基于producer-consumer模型來(lái)進(jìn)行消息傳遞的，F(xiàn)link的反壓設(shè)計(jì)也是基于這個(gè)模型。Flink 使用了高效有界的分布式阻塞隊(duì)列，就像 Jav...詳情>>
2022-09-02 16:59:16
雖說(shuō)水位線(Watermark)表明早于它的事件不應(yīng)該再出現(xiàn)，但是接收到水位線以前的的消息是不可避免的，這就是所謂的遲到事件。實(shí)際上遲到事件是亂...詳情>>
2022-09-02 16:59:00大數(shù)據(jù)kafka常見(jiàn)面試題——如何搭建kafka？
沸大數(shù)據(jù)kafka常見(jiàn)面試題——kafka中如何避免重復(fù)消費(fèi)
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