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Structured Streaming的核心是将流式的数据看成一张不断增加的数据库表,这种流式的数据处理模型类似于数据块处理模型,可以把静态数据库表的一些查询操作应用在流式计算中,Spark执行标准的SQL查询,从不断增加的无边界表中获取数据。 Spark与其他组件的关系 Spark和HDFS的配合关系来自:专题的顺序。在Redis中,有序集合可用于存储排行榜、商品价格等数据。 Redis的使用场景非常广泛,常常用于以下场景: 1. 缓存 Redis常常被用于做缓存,缓存的数据可以来自于数据库、API、文件等。当请求到达时,如果缓存中存在对应的数据,则直接从缓存中读取,从而提高响应速度和系统吞吐量。来自:专题
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