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Logs確保端到端的完全一次性容錯(cuò)保證。 Structured Streaming的核心是將流式的數(shù)據(jù)看成一張不斷增加的數(shù)據(jù)庫表,這種流式的數(shù)據(jù)處理模型類似于數(shù)據(jù)塊處理模型,可以把靜態(tài)數(shù)據(jù)庫表的一些查詢操作應(yīng)用在流式計(jì)算中,Spark執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)的SQL查詢,從不斷增加的無邊界表中獲取數(shù)據(jù)。 Spark與其他組件的關(guān)系來自:專題數(shù)據(jù)流。 了解詳情 Kafka與其他消息隊(duì)列對(duì)比 分布式消息服務(wù)Kafka版是一個(gè)高吞吐、高可用的消息中間件服務(wù),適用于構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道、流式數(shù)據(jù)處理、第三方解耦、流量削峰去谷等場(chǎng)景,具有大規(guī)模、高可靠、高并發(fā)訪問、可擴(kuò)展且完全托管的特點(diǎn),是分布式應(yīng)用上云必不可少的重要組件。 RabbitMQ:來自:專題
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