听说 Kafka 与 SparkStreaming 八字不合？

Posted 2021-05-02 Linux爱好者

随着 实时数据处理技术 的日渐成熟，实时推荐系统、搜索系统、交互式用户行为分析系统成为各大互联网企业的重点技术项目。

以字节跳动、美团、滴滴、高德等数据驱动的公司为例，用户每天的操作行为都会产生海量的日志，这些日志数据将被汇总处理，分析、挖掘与学习，为各种推荐、搜索系统甚至公司战略目标制定数据支持。

而作为当下稳定高效的批处理的流式实时计算框架，SparkStreaming 由于具备灵活的编程接口，高效的内存计算，良好的容错机制， 已成为高性能、常见性批处理场景下的首选。另外，它还支持实时数据流处理、交互式查询和机器学习、图计算等，一经问世就赢得了许多大数据开发爱好者的追捧。

然而，在学习和使用的过程中，难免会踩不少坑。比如在 Streaming 与 Kafka 集成过程中，就会产生很多问题：

版本坑、多 topic 坑、保存 offset 坑……

生产环境下的解决方案总是存在数据丢失问题，不知道如何解决

如何实现精确一致处理的语义？

而这些也是竞聘者在面试大数据开发岗位时经常被问到的问题。为了帮助各位对流式实时数据计算、实际生产环境中的常见高性能的整合手段有更深入的了解。这里推荐一个口碑不错的  SparkStreaming  视频分享。

主题：SparkStreaming 底层实现原理与 Kafka 的整合

分享人 ：老王，大数据开发资深工程师，开课吧大数据专家&讲师

内容预告：SparkStreaming 底层实现原理、高性能整合Kafka 方法

此次分享的主讲人，王老师，曾先后职于思源科技，中国移动研究院等公司，亲身见证了大数据在中国的崛起之路。他主导设计并落地实施的大数据网安系统，为全国多地的治安管理做出了有利贡献。无论是大数据生态圈的各种实时框架运用、框架底层开发研究，都有深厚独到的见解。

王老师将结合自身多年的大数据开发的一线实战经验，从工作中的应用场景出发，引入相关概念和原理剖析，并在演示 Streaming 与 Kafka 整合过程中，讲解会遇到的坑和填坑的大厂解决方案。非常难得！ 听下来，你可以：

• 查漏补缺，补齐自己在工作中的技术短板
• 了解实际大厂中的生产应用，拓宽眼界
• 吸收业界专家的经验分享，加速大数据开发技能进阶
• 加深 SparkSreaming 底层和核心技术的理解
• 解决面试中 SparkStreaming 高频难题

具体包含但不限于这些问题：

1. SparkStreaming有哪些特性？

2.SparkStreaming当下有哪些流行的使用场景？

3.底层架构中核心功能模块有哪些？如何运用？

4.与Kafka集成的过程中有哪些注意的地方？

5.如何实现自主维护OffSet？

6.如何实现数据不丢失语义保证？（大厂必问）

……

适合谁学？

1. 拥有 0～1 年的工作经验，对 Spark 开发有浓厚的兴趣，正在冲击大厂岗位；

2. 有 1 年以上工作经验，从事搜索引擎、数据仓库、推荐系统、大数据开发、机器学习等相关工作；

3. 在处理海量日志场景、性能提升上遇到难题、想要拓展设计思路的技术人员；

4. 从事传统开发，想要转行做大数据、机器学习方向的程序员。

限时福利

1. 公开课官方原价 ￥199，本公众号粉丝限时 5 天优惠，限时 0  元 。

2. 本次报名的学员可免费领取一份相关的预习资料。

3.  高性能整合 Kafka 的 SparkStreaming 方案源码。

报名方式

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本公众号限 300 个优惠名额  

先到先得

目前，实时数据处理框架是一线大厂面试中必问的知识点，对大数据开发技术感兴趣的朋友，千万不要错过！ 最后，祝愿大家在即将到来的招聘季中早日拿到高薪 Offer！