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
如果我们扩大规模(向ELB添加一个实例)，我们是否可以将一些现有请求重定向到新实例。这样，我们强制到新服务器的用户将被要求再次登录如果我们缩小规模(从ELB中删除一个实例)，那么来自该服务器的所有用户将被ELB自动重定向到其他剩余的服务器。不应要求这些用户再次登录。这可能吗(包括请求的重定向)？怎么办？欢迎提出任何想法，但我认为这可以使用中央session存储来解决。我只是不知道如何实现它。使用中央session存储有哪些选择？简单数据库？雷迪斯？内存缓存？我们的应用程序只是一个托管在apache中的简单Web应用程序。我们将它的两个实例添加到AmazonELB，并且我们使用的是PHP
✨作者主页：IT研究室✨个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。☑文末获取源码☑精彩专栏推荐⬇⬇⬇Java项目Python项目安卓项目微信小程序项目文章目录一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、代码参考五、论文参考六、系统视频结语一、前言随着家具行业的快速发展，市场竞争日益激烈。为了在激烈的市场环境中保持优势地位，家具公司需要准确地了解其销售数据及市场趋势。然而，传统的数据监测方法往往无法满足现代家具公司的需求，因为它们通常需要大量的人工操作，且难以保证数据的
运行命令awsec2get-console-output--instance-idinstance_id我一直在变得CouldnotconnecttotheendpointURL:"https://ec2.us-west-1.amazonaws.com/"检查这个链接我可以看到EC2区域端点不同。如何使用awsconfigure命令？看答案您可以用--endpoint-url:来自文档--Endpoint-url（String）用给定URL覆盖命令的默认URL。
我是云层的新手我想通过云形成模板从自定义AMI启动EC2实例。这个怎么做？看答案这样做的方式与您使用社区AMI进行的方式相同。只需将自定义AMI的ID传递给ImageId财产。例子："Ec2Instance":{"Type":"AWS::EC2::Instance","Properties":{"ImageId":"","KeyName":{"Ref":"KeyName"},"NetworkInterfaces":[{"AssociatePublicIpAddress":"true","DeviceIndex":"0","GroupSet":[{"Ref":"myVPCEC2SecurityG
我正在尝试使用redis作为sparksql的源，但对如何转换rdd感到困惑。以下是我的代码:RDD>rdd1=rc.fromRedisKV("user:*",3,redisConfig);JavaRDDuserRDD=rdd1.toJavaRDD().map(newFunction,Row>(){publicRowcall(Tuple2tuple2)throwsException{System.out.println(tuple2._2);returnRowFactory.create(tuple2._2().split(","));}});ListstructFields=newA
有一个sparkstreaming作业一直在运行，计算流中的单词，并且只应计算并返回给定词汇表中的单词。但是，这个词汇表不是固定的，而是存储在redis中，并且可以随时间变化。这是这项工作的简单实现:sc=SparkContext(appName="WordCount")ssc=StreamingContext(sc,10)#batchintervalis10sdefcheck_if_in_vocab(word):vocab=redis_client.smembers()#getallvocabularyfromredisreturnwordinvocablines=ssc.socke
我正在尝试连接到我在http://mlab.com上托管的MongoDB实例来自AWSEC2实例。$mongods023495.mlab.com:23495/db-uusername-ppasswordMongoDBshellversion:2.6.10connectingto:ds023495.mlab.com:23495/db2016-11-29T08:01:14.014+0000Error:18{ok:0.0,errmsg:"authfailed",code:18}atsrc/mongo/shell/db.js:1287exception:loginfailed但如果我尝试从我的
我正在尝试将MongoDB中的oplog.rs加载到sparkDataFrame中，它加载了元数据并通过printSchema函数对其进行了验证，但是当我尝试执行诸如show或count之类的操作时它给了我这个错误scala.MatchError:((BsonMinKey,null),0)(ofclassscala.Tuple2)。我也尝试将其注册为temptable，但仍然出现相同的错误。valcustomReadConfig=ReadConfig(Map("uri"->"mongodb://username:password@host_name:port/local.oplog.r
我在Spark中有一个具有特定模式的流式数据集。当我想计算一个查询时，我调用:StreamingQueryquery=querydf.writeStream().outputMode(OutputMode.Update()).format("console").start();query.awaitTermination();通过这种方式，我可以在控制台中看到每个触发器的查询结果。如何在Mongo中写入结果DataFrame？对于StramingDataset是不可能的。我是否应该在每次触发时将流式Dataset转换为静态Dataset然后保存？我该怎么做？
