哪個spark組件可以處理實(shí)時數(shù)據(jù)流并控制火花放電？根據(jù)SCDN查詢，spark streaming insparkcomponent可以處理和控制實(shí)時數(shù)據(jù)流。etl清理數(shù)據(jù)與spark數(shù)據(jù)清理的區(qū)別以下是etl清理數(shù)據(jù)與spark數(shù)據(jù)清理的區(qū)別:1，處理方式不同。

2、Spark應(yīng)用場景示例

用IDE新建一個Scala或Java項(xiàng)目，確保項(xiàng)目結(jié)構(gòu)符合Maven推薦的項(xiàng)目結(jié)構(gòu)。以IDEA為例:從靜態(tài)數(shù)據(jù)資源(Parquet，JSON，CVS，JDBC，Hive，RDDS)讀取數(shù)據(jù)，運(yùn)行分析然后構(gòu)建一個Json數(shù)據(jù)源data.json:創(chuàng)建StaticDataSparkDemo.scala:以上，我們計(jì)劃展示數(shù)據(jù)，從基礎(chǔ)篩選工作(年齡> 10)開始調(diào)試。

接下來可以進(jìn)行更復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理操作，從卡夫卡、Flume、S3/HDFS、kinesis、Twitter等數(shù)據(jù)源讀取數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)時分析。例如，我們可以從Kafka讀取流數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時處理。因?yàn)樽x取kafka流數(shù)據(jù)，我們需要模擬Kafka流。參考KafkaApplication。Kafka文檔的核心文件JavaApplication.yml，我們不斷的向Kafka服務(wù)器的主題發(fā)送數(shù)據(jù)，模擬數(shù)據(jù)流。

具體方法如下。1.用SparkSQL查詢數(shù)據(jù)，然后可視化結(jié)果:SparkSQL提供了一種快速查詢大規(guī)模數(shù)據(jù)的方法，可以用來聚合和篩選數(shù)據(jù)，然后可視化結(jié)果。2.使用SparkStreaming實(shí)時處理數(shù)據(jù)并將其可視化:SparkStreaming可以幫助實(shí)時處理數(shù)據(jù)流并可視化結(jié)果。

很難直接比較Hadoop和Spark，因?yàn)樗鼈円韵嗤姆绞教幚碓S多任務(wù)，但它們在某些方面并不重疊。例如，Spark沒有文件管理功能，因此它必須依賴Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)或其他解決方案。Hadoop框架的主要模塊包括以下幾個:HadoopCommonHadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)HadoopYARNHadoopMapReduce雖然以上四個模塊構(gòu)成了Hadoop的核心，但是還有其他幾個模塊。

Spark真的很快(比HadoopMapReduce快100倍)。Spark也可以執(zhí)行批處理，但它確實(shí)擅長處理流式工作負(fù)載、交互式查詢和機(jī)器學(xué)習(xí)。相對于MapReduce基于磁盤的批處理引擎，Spark以實(shí)時數(shù)據(jù)處理功能著稱。Spark與Hadoop及其模塊兼容。