2020年了，SparkStreaming 与 Kafka 还是性格不合。。

Posted 2021-05-02 云原生实验室

SparkStreaming 是大数据架构必掌握的技能之一。它作为核心Spark API扩展，可以实时地处理来自于 Kafka、Flume 等多种源的数据，对不同数据进行统一处理，在日常社交、电商购物、出行、教育、金融等方面将这一优势发挥到极致。

随着产品上云趋势愈发明显，各大网站上的招聘需求高频出现“使用Spark 技术完成海量数据处理、分析、统计”等字眼。而通过 SparkStreaming，开发者可以用一种框架满足几乎所有地处理需求，备受大厂青睐。

但 SparkStreaming 在实际中应用却并不那么顺利，该踩的、不该踩的坑一个没落，全都中：

版本坑、多 topic 坑、保存 offset 坑……

SparkStreaming 消费kafka中的数据存在消费不到，消费丢失的问题？

SparkStreaming 的实时体现在哪？

甚至在面试中对于面试官的问题也是一头雾水。

那么对于对于 SparkStreaming ，该如何进一步学习才能少踩坑呢？

不妨听一下廖老师团队的 SparkStreaming 的公开课!将对 底层实现原理、完整执行过程剖析、调优策略和手段及面试中将会遇到的一些文题进行讲解。 对大数据、机器学习、集群性能调优感兴趣的朋友不要错过！

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。

此次课程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，讲解会遇到的问题，及大厂的解决方案。

听下来，你可以少踩坑：

• 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 SparkStreaming 底层和核心技术的理解
• 解决面试中 SparkStreaming 高频难题

内容如下

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

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，仅需 0.99 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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8月6日 周四晚 8 点

廖雪峰团队 Spark 专家私人干货

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！