【Spark Summit East 2017】物联网与自动驾驶汽车：使用Kafka与Spark Streaming进行同步定位和映射

大数据Spark Structured Streaming集成 Kafka

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Spark学习---6、SparkStreaming（SparkStreaming概述、入门、Kafka数据源、DStream转换、输出、关闭）（二）

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Spark分布式计算框架之SparkStreaming+kafka

紧接上文，本次对于上次的优化是增加了kafka的插件，用简单消费者和生产者在本地window系统完成模拟，每五分钟爬取一次百度热搜，条数基本为145条，然后消费者来消费数据，写入到spark，下次的优化应该就是从sparksql转化为sparkstreaming，并直接整合kafka，而不是中间转row再写入。

如何查看spark与hadoop、kafka、Scala、flume、hive等兼容版本【适用于任何版本】

Spark Streaming实时流处理项目实战笔记——使用KafkaSInk将Flume收集到的数据输出到Kafka

Spark Streaming实时流处理项目实战笔记——Kafka Consumer Java API编程

网络发展迅速的时代，越来越多人通过网络获取跟多的信息或通过网络作一番自己的事业，当投身于搭建属于自己的网站、APP或小程序时会发现，经过一段时间经营和维护发现浏览量和用户数量的增长速度始终没有提升。在对其进行设计改造时无从下手，当在不了解用户的浏览喜欢和个用户群体的喜好。虽然服务器日志中明确的记载了用户访浏览的喜好但是通过普通方式很难从大量的日志中及时有效的筛选出优质信息。Spark Streaming是一个实时的流计算框架，该技术可以对数据进行实时快速的分析，通过与Flume、Kafka的结合能够做到近乎零延迟的数据统计分析。