Service

Scintilla Gratis data purgatio mechanism
(I) Dstream et RDD
Ut novimus, Scintilla Streaming computatio in Core Scintilla innititur, et Core Scintillae Core RDD est, sic Scintilla Streaming cum RDD quoque referri debet.Nihilominus, Spark Streaming non directo utentes RDD utentes, sed copia notionum DStream, DStream et RDD relationes inclusis abstrahit, intelligere potes ut exemplar ornamentum in Java, id est, DStream amplificationem RDD est, 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) Actiones omnes habent actiones, 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, mappedDStream typice, ShuffledDStream
(III) output classes, typically ut ForEachDStream
Ex superioribus, notitia ab initio (input) ad finem per systema DStream fit, quod significat usor normaliter non posse immediate generare et manipulare RDDs, quod significat Dstream opportunitatem et obligationem habere. 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 horridus 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, usor repositionis, aliae calculi, aliae operationes permittere potes.