60、恶意刷单高频下单标签实时reduce和sink

youfanedu 2023-01-13 03:17:21

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选择 MapReduce：若业务为简单批处理、数据量极大（PB 级）且对成本敏感（如利用廉价硬件），或需兼容老旧 Hadoop 集群。选择 Spark：若业务涉及实时处理、迭代计算、多模态数据（结构化 + 非结构化），或需统一技术栈简化开发，Spark 更具优势。趋势：Spark 已成为主流大数据框架，MapReduce 逐渐退居二线，但在特定场景（如超大规模离线批处理）仍有应用价值。为何选择使用 SparkStreaming？
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上图 Source 的并行度为 2。我们知道，流处理从事件产生，到流经 source，再到 operator，中间是有一个过程和时间的，虽然大部分情况下，流到 operator 的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络、背压等原因，导致乱序的产生，所谓乱序，就是指 Flink 接收到的事件的先后顺序不是严格按照事件的 Event Time 顺序排列的，所以 Flink 最初设计的时候，就考虑到了网络延迟，网络乱序等问题，所以提出了一个抽象概念：水印（WaterMark）；
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第1题我们有如下的用户访问数据userIdvisitDatevisitCountu012017/1/215u022017/1/236u032017/1/228u042017/1/203u012017/1/236u012017/2/218U022017/1/236U012017/2/224要求使用SQL统计出每个用户的累积访问次数，如下表所示：用户id月份小计累积u012017-011111u012017-021223u022017-011212u032017-0188u042017-0133第2题 京东有5
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