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在当今数据爆炸时代,越来越多的数据以流式方式持续产生,比如服务器日志、传感器数据、社交媒体更新等。传统的基于批处理的大数据框架如Apache Hadoop已经无法满足对这些实时数据流的处理需求。因此,实时流处理(Stream Processing)应运而生,旨在实时地从不断产生的数据流中提取有价值的信息,并及时作出响应。
实时流处理系统的发展可以分为三个阶段:
目前,第三代流处理系统已经成为主流,其中Apache Spark Streaming作为Apache Spark生态系统的一部分,凭借其与Spark核心的紧密集成、高度容错性和丰富的API等优势,成为业界使用最广泛的实时流处理引擎之一。
实时流处理在各行各业都有广泛的应用场景,如:
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