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    sparkstreaming(1)——实战

    在spark的一开篇(可以见我的spark(1)这篇博客),我们就谈到了sparkstreaming可以快速的处理数据流。 我们可以从sparkstreaming处理新的流式数据再传给sparksql进行计算,或者spark生态中的MLlib去进行数据的实时更新进行机器学习等。 类比于spark-core和sparksql,写sparkstreaming代码也要创建自己的上下文Streaming Context(通过spark context来获取streaming context,并且还要指定一个时间间隔),通过Streaming Context获取到的数据可以称为DStreams模型,如果一个Streaming Context已经开启,那么就不允许新的DStream建立,并且当Streaming Context停止以后,就不允许重新启动,DStreams模型是由一串连续的RDD构成,每个RDD都有前面定义的时间间隔内的数据,所以操作DStreams里的数据其实也是操作RDD。 处理DSream的逻辑一定要在开启Streaming Context之前写完,一旦开启就不能添加新的逻辑方式。

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    详解Linux多线程中互斥锁、读写锁、自旋锁、条件变量、信号量

    ---- Hello、Hello大家好,我是木荣,今天我们继续来聊一聊Linux中多线程编程中的重要知识点,详细谈谈多线程中同步和互斥机制。 同步和互斥 互斥:多线程中互斥是指多个线程访问同一资源时同时只允许一个线程对其进行访问,具有唯一性和排它性。但互斥无法限制访问者对资源的访问顺序,即访问是无序的; 同步:多线程同步是指在互斥的基础上(大多数情况),通过其它机制实现访问者对资源的有序访问。在大多数情况下,同步已经实现了互斥,特别是所有写入资源的情况必定是互斥的。少数情况是指可以允许多个访问者同时访问资源

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