Apache Spark Streaming 教训：Paddling Up the Stream

“藏经阁-Paddling Up the Stream_ Lesson.pdf”主要探讨了使用Apache Spark Streaming的经验教训，由Miklos Christine撰写，他在大数据领域有深厚背景，并在Databricks担任解决方案架构师。该文档涉及Databricks公司的介绍、Spark Streaming与Structured Streaming的对比以及在设计决策中面临的挑战。 1. Databricks公司简介： Databricks是一家由Apache Spark的创建者创办的公司，专注于将Spark技术引入企业，打造实时数据平台。它提供一个完全托管的Spark平台，支持数据科学和工程团队的统一解决方案，并且对Spark代码库贡献巨大。 2. Spark Streaming与Structured Streaming： Spark Streaming是基于RDD（Resilient Distributed Datasets）的流处理API，它支持Kafka和Kinesis等数据源，已在生产环境中广泛应用。然而，Spark 2.0引入了Structured Streaming，这是一个实验性的新特性，基于Dataset API，支持有限的sink和source，适合构建连续应用程序。Structured Streaming相比Spark Streaming更具有表达性和简化性，旨在提供更强的保证和更易于管理的模型。 3. 设计决策中的挑战： 在实现流处理时，文档提到了多种数据库和数据存储选项，如HBase、Cassandra和Redis。这些系统在不同的场景下各有优势，但选择合适的存储方案需要考虑性能、可扩展性和一致性需求。另外，文档中提到了`mapStateByKey()`和`trackStateByKey()`，这两个是Spark Streaming中用于处理状态数据的关键操作，但可能带来复杂性和性能问题。 4. 常见支持问题： 在实际部署中，可能会遇到如“Stacktrace error: object client library is not a member of package com.am”的错误，这通常表示某个库或依赖项未正确配置或缺失，需要检查项目的构建配置和依赖关系。 5. 结构化处理的优势： 结构化流处理试图解决Spark Streaming的一些局限性，例如提供精确一次的语义和更强大的容错能力。此外，它与SQL兼容，使得数据分析和查询更为直观和高效。 6. 总结： “Paddling Up the Stream”这一课程通过分享Apache Spark Streaming的实际经验，提醒读者在处理大数据流时应考虑各种设计决策的长期影响，包括选择合适的数据存储、理解不同流处理API的优缺点以及如何解决常见的部署问题。随着技术的发展，如Structured Streaming的出现，持续学习和适应新技术是保持竞争力的关键。