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摘要： #概念 Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算 #为什么选择flink 流数据更真实的反映我们的生活方式 低延迟 flink毫秒级 spark streaming 秒级 高吞吐 （阿里每秒使用Flink处理4.6PB 双十一大屏） 结果的准确性和良好 阅读全文

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摘要： ##1. 为什么要使用 kafka？ 缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka中，下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。 解耦和扩展性：项目开始的时候，并不能确定具体需求。消息队列可以作为 阅读全文

摘要： ##1.产生原因 Flume OutOfMemoryError错误 运行Flume没多久就报下面的异常： Exception in thread "PollableSourceRunner-KafkaSource-r1" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead 阅读全文

摘要： ##1.SparkSQL ####Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块 对于开发人员来讲，SparkSQL可以简化RDD的开发，提高开发效率,且执行效率非常快，Spark SQL为了简化RDD的开发，提高开发效率，提供了2个编程抽象(数据 阅读全文

摘要： #RDD ###1.所谓的RDD，其实就是一个数据结构，类似于链表中的Node ###2.RDD中有适合并行计算的分区操作 ###3.RDD中封装了最小的计算单元，目的是更适合重复使用 ###4.Spark的计算主要就是通过组合RDD的操作，完成业务需求 ##1.从集合（内存）中创建RDD ###从 阅读全文

摘要： #1.数组 ###new Array后面需要加个泛型 赋值时（）而不是[] ###数组定义、数据的修改、多种遍历 （1）数组定义 val arr01 = new Array[Int](4) println(arr01.length) // 4 //（2）数组赋值 //（2.1）修改某个元素的值 ar 阅读全文

摘要： #模式匹配 TODO - 模式匹配 - 匹配规则 1.类似于java中switch 2.当数据满足某一个分支时，执行完毕后，就直接跳出 3.case _ 分支类似于default语言， 分支匹配其实就是顺序匹配 4.如果数据没有匹配任何规则，会发生错误 模式匹配语法中，采用match关键字声明，每个 阅读全文

摘要： #面向对象编程 ##1.基础面向对象编程 ###1.1 包 1. 可以让源码文件中多次使用package关键字 2. 源码物理路径和包名没有关系,就算报名不对，一样可以执行 3. 明确包的作用域，可以在package关键字的后面增加大括号 4. 同一个源码中，子包中可以直接访问父包中的内容 5. s 阅读全文

摘要： #scala ##函数式编程 ##1.基本语法 [修饰符] def 函数名 ( 参数列表 ) [:返回值类型] = { 函数体 } private def test( s : String ) : Unit = { println(s) } ##2.函数定义 ####无返回值，调用函数后不用prin 阅读全文