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我们有一个现有的应用程序，它从 rest 端点接收数据。进行一些过滤和操作并将其存储到 redis(内存数据库)。发送者是接收者(这里的接收者是从蓝牙信标接收数据并将数据发送到其余端点的设备)并且有效载荷不大，但频率很高(每秒数万次)。这有时会发生变化应用程序。
由于 spark 被认为是流处理的良好候选者，我们的计划是保持端点相同(因为更改端点将需要在所有地理区域的所有接收器中手动更改它)并在其余部分以某种方式使用 spark应用程序以有效的方式处理和插入数据。
Spark 小批量作业将是一个问题，因为我们必须在短时间内以某种方式将数据存储在应用程序中，为此我们必须实现一些 Q，增加了复杂性。
任何人都可以展示一些见解。
最佳答案
目前还不可能，您需要一个队列或某种用于微批处理的缓冲区，没有像按记录处理那样的东西，可能在未来的版本中可用。阅读第 20 章流处理基础知识。你会得到一个清晰的思路
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！