有了spark的streaming，还有必要学习storm吗 spark streaming 主要处理哪些实际问题

有了spark的streaming，还有必要学习storm吗

这个问题，我回答了N多次了，为什么还有人问？当前肯定是有优势的，因为hadoop主要是做批处理计算的，实时处理不是hadoop的优势，虽然说spark streaming也是流处理模型，但是毕竟是新兴大数据的模型，它的streaming还没有被很多所应用，所以。

spark streaming 主要处理哪些实际问题

随着大数据的发展，人们对大数据的处理要求也越来越高，原有的批处理框架MapReduce适合离线计算，却无法满足实时性要求较高的业务，如实时推荐、用户行为分析等。 Spark Streaming是建立在Spark上的实时计算框架，通过它提供的丰富的API、基于内存的高速执行引擎，用户可以结合流式、批处理和交互试查询应用。

spark streaming怎么操作redis集群

通过Sparkstreaming读取kafka上topic为“huawei”的数据，分析完成后，将分析结果的key-value以redis的setString方式写到redis集群。
1. 只是采用redis的setString接口，写分析结果的key-value信息。仅是一个简单实例，其他更复杂逻辑请另外完成。
2. 在操作本样例之前，请先跑通原先的FemaleInfoCollectionPrint场景。

如何利用Spark Streaming实现UV统计

首先以一个简单的示例开始：用Spark Streaming对从TCP连接中接收的文本进行单词计数。 /** * 功能：用spark streaming实现的针对流式数据进行单词计数的程序。 * 该程序只是对数据流中的每一批数据进行单独的计数，而没有进行增量计数。