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Apache Spark™ 结构化流中简化状态跟踪的介绍.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718615 2025-06-22 21页 3.56MB

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本文介绍了Apache Spark Structured Streaming中的简化状态跟踪。关键点如下: 1. **任务和目标**:美国鱼类和野生动物服务局的任务是支持娱乐钓鱼、部落自给渔业以及濒危物种的恢复和复原。 2. **数据流分区**:Structured Streaming通过将数据流划分为更小、更易管理的段来实现并行处理,每个分区有开始和结束偏移量,便于任务恢复和避免作业失败。 3. **状态存储**:状态存储在检查点目录下的状态子目录中,支持高级操作,如窗口聚合、流与流连接、批次去重和自定义有状态逻辑。 4. **State Reader API**:该API提供对状态元数据和状态存储的低级别访问,改进后的变更馈送功能便于理解和调试状态变化。 5. **监控和数据处理**:通过物联网传感器数据监测鱼类的大小、种类、性别和年龄。数据可以通过河流分段、物种等方式进行分区处理。 6. **反馈收集**:鼓励参与者完成调查,以直接影响数据+AI峰会的会议内容。 引用的核心数据包括:“river_segment_id: 'ohio_ne_42', sequence_number: 20241242124212”等,展示了事件流的数据结构。
"Spark Streaming的并行优势是什么?" "如何通过IoT传感器监控鱼类数据?" "State Reader API有哪些新改进?"
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