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01、考虑使用处理时间。 2、加机器。 3、使用滚动事件减少数据的重复。 4、kafka缓存。
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01)从架构角度上:SparkStreaming 的 Task 的运行依赖于 Driver,Executor,Worker,Flink 运行主要依赖于JobManager,TaskManager。 2)从数据处理的角度:SparkStreaming 是微批处理,需要指定微批处理的时间间隔,而 Flink 是通过事件时间作为驱动的,是真正意义上的流处理。 3)从时间机制上:Flink 提供了事件时间,注入时间,处理时间,最主要的就是事件时间。同时 Flink 支持 WaterMark 水位线机制,支持数据的延迟处理,这方面 SaprkStreaming 只有处理时间、StructStreaming
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0有哪位大学生是大数据会计的,我想知道一下大学课表
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11空号,沉默好,无线号码,风险号码
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1大数据与会计大学会学到什么?有没有哪个专业的学生能给我发一下他的课表
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0教室有空调吗,学习的氛围怎么样,大数据会计这个专业会到哪一栋楼还有宿舍楼是安排在哪一楼,宿舍的条件怎么样#广东番禺#
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0又没有会做这个的,有偿
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1兄弟们,请问有历年各省份大数据产业规模数据吗?
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4Jf 取搬 黑罚 一首园投 欢迎来
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0socks5,http,要就滴我
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