批次間隔為SparkStreaming處理實時需求的時間間隔，需要根據業務需求來確定批次間隔。
實時需求的處理結果一般是保存在能快速讀取的數據庫中來提高效率，比如Redis、MongoDB、HBase。
相關推薦HOT
內部表和外部表（重點）
hive外部表是使用external關鍵字并指定一個hdfs目錄創建的表。hive內部表在創建時會在對應hive目錄下創建相應的文件夾，外部表則以指定文件夾為...詳情>>
2022-09-02 17:21:00
Flink checkpoint和savepoint區別
Checkpoint是為runtime準備的，Savepoint 是為用戶準備的。Checkpoint 機制的目標在于保證Flink作業意外崩潰重啟不影響exactly once 準確性，通...詳情>>
2022-09-02 16:59:22
Flink State？
State：指一個具體的Task/Operator的狀態。State可以被記錄，在失敗的情況下數據還可以恢復，Flink中有兩種基本類型的State： Keyed State， Op...詳情>>
2022-09-02 16:59:19
Flink反壓機制？
Flink 內部是基于producer-consumer模型來進行消息傳遞的，Flink的反壓設計也是基于這個模型。Flink 使用了高效有界的分布式阻塞隊列，就像 Jav...詳情>>
2022-09-02 16:59:16
大數據面數據：Flink Allowed Lateness & Side OutPut？
雖說水位線(Watermark)表明早于它的事件不應該再出現，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。實際上遲到事件是亂...詳情>>
2022-09-02 16:59:00
京公網安備 11010802030320號