對於基於視窗的操作，比如reducebywindow、reducebykeyandwindow,以及基於狀態的操作，比如updatestatebykey,預設就隱式開啟了持久化機制。即spark streaming預設就會將上述操作產生的dstream中的資料快取到記憶體長，不需要開發人員手動呼叫persist()方法
對於通過網路接收資料的輸入流，比如socket、kafka、flume等，預設的持久化級別是將資料複製乙份，以便容錯，相當於是，用的是類似memory_only_ser_2。
這個與rdd不同的就是，預設的持久化級別，統一都是要序列化的
Spark Streaming入門詳解
背景 使用spark主要是使用spark streaming，spark streaming的魔力之所在於 1.流式處理，如今是乙個流處理時代，一切與流不相關的都是無效的資料。3.spark streaming本身是乙個程式，spark streaming在處理資料的時候會不斷感知資料。所以對構建複...
Spark Streaming 程式監控
官網中指出，spark中專門為sparkstreaming程式的監控設定了額外的途徑，當使用streamingcontext時，在web ui中會出現乙個 streaming 的選項卡，在此選項卡內，統計的內容展示如下 這其中包括接受的記錄數量，每乙個batch內處理的記錄數，處理時間，以及總共消耗...
spark streaming讀取kafka示例
spark streaming讀取kafka示例，其中 spark streaming優雅的關閉策略優化部分參考 如何管理spark streaming消費kafka的偏移量部分參考 spark向kafka中寫入資料部分參考 object demo 建立streamingcontext return...