大数据新视界 --大数据大厂之 Spark Streaming 实时数据处理框架：案例与实践
本文深入介绍 Spark Streaming 实时数据处理框架，包括核心概念、与其他框架比较、应用场景、案例分析、实践技巧及挑战解决方案。通过丰富案例和代码示例展示其强大功能，为大数据实时处理提供参考。
Spark 任务与 Spark Streaming 任务的差异详解
任务调度：Spark 任务基于静态数据集，采用一次性批处理模式；Spark Streaming 任务基于流数据，采用微批处理模式，每隔一个时间窗口生成新的任务。数据处理：Spark 处理静态的 RDD，数据只计算一次；Spark Streaming 处理离散化的流数据，每个时间窗口生成一个新的 RD
Apache Spark分布式计算框架架构介绍
Spark 基于 Spark Core 建立了 Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX、SparkR 核心组件，基于不同组件可以实现不同的计算任务，这些计算任务的运行模式有：本地模式、独立模式（Standalone）、Mesos 模式、 YARN 模式。Spar
Spark Streaming简介与代码实例
为了更好理解流式计算思想，我们来举例一个更具体的流式计算的程序。
