Service

Scintilla Gratis data purgatio mechanism
(I) Dstream et RDD
Ut novimus, scintilla Streaming computatio in Core Scintilla innititur, et nucleus Core Scintillae RDD est, sic Scintilla Streaming ad RDD quoque referri debet.Nihilominus, Spark Streaming non directo utentes RDD utentes, sed copia notionum DStream et RDD abstractas relationes inclusive, intelligere potes ut ornamentum exemplar in Java, id est, DStream est amplificatio RDD, sed mores similis RDD.
DStream et RDD plures conditiones habent ambo.
(1) Similes actiones transformationis habent, ut map, reduceByKey, etc., sed etiam nonnulla singularia, ut Fenestra, mapWithStated, etc.
(2) Omnes actiones actiones habent, ut foreachRDD, comitem, etc.
Exemplar programmatum convenit.
(B) Introductio Dstream in Scintilla Streaming
DStream plura genera continet.
(1) Data fonte classes, ut InputDStream, specificae ut DirectKafkaInputStream, etc.
(2) Conversio classes, de more MappedDStream, ShuffledDStream
(III) output classes, typically ut ForEachDStream
Ex superioribus, notitia ab initio (input) ad finem per systema DStream fit, quod significat utentem normaliter non posse immediate generare et manipulare RDDs, id quod significat Dstream opportunitatem et obligationem esse. reus cursus vitae RDDs.
In aliis verbis, scintillare Streaming habetautomatic tersusofficium.
(iii) Processus generationis RDD in Spark Streaming
Vita RDDs fluxus in Spark Streaming est aspera ut sequitur.
(1) In InputDStream, data recepta transmutatur in RDD, ut DirectKafkaInputStream, quae KafkaRDD generat.
(2) deinde per MappedDStream et alias conversionis notitias, hoc tempus directe RDD nomine chartae methodo conversionis respondente
(3) In operatione output classium, cum solum RDD expositum est, user facere potes utentis repositionis, aliae calculi, aliae operationes perficiantur.