在運(yùn)算器部件中，為什么要設(shè)置多個(gè)累加器？蓄能器功能：1。在計(jì)算器中，累加器是專(zhuān)門(mén)存儲(chǔ)算術(shù)或邏輯運(yùn)算的操作數(shù)和運(yùn)算結(jié)果的寄存器。它可以執(zhí)行加法、減法、讀出、移位、循環(huán)移位和補(bǔ)碼操作。它是運(yùn)算單元的主體部

在運(yùn)算器部件中，為什么要設(shè)置多個(gè)累加器？

蓄能器功能：

1。在計(jì)算器中，累加器是專(zhuān)門(mén)存儲(chǔ)算術(shù)或邏輯運(yùn)算的操作數(shù)和運(yùn)算結(jié)果的寄存器。它可以執(zhí)行加法、減法、讀出、移位、循環(huán)移位和補(bǔ)碼操作。它是運(yùn)算單元的主體部分。

2. 在CPU中，累加器是一種臨時(shí)存儲(chǔ)器，用來(lái)存儲(chǔ)

火花流。它是一個(gè)基于spark的實(shí)時(shí)計(jì)算框架，擴(kuò)展了spark處理大規(guī)模流數(shù)據(jù)的能力。spark流的優(yōu)點(diǎn)是它可以在1000個(gè)節(jié)點(diǎn)上以秒延遲運(yùn)行。

采用基于內(nèi)存的spark作為執(zhí)行引擎，具有高效、容錯(cuò)的特點(diǎn)。

可以集成批量處理和spark的交互式查詢(xún)。

它提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的界面，類(lèi)似于復(fù)雜算法的批處理。

正是由于這個(gè)原因，spark-streaming受到了很多企業(yè)的追捧，在生產(chǎn)項(xiàng)目中得到了廣泛的應(yīng)用，但在使用過(guò)程中也存在一些熱點(diǎn)問(wèn)題。

原文的詳細(xì)解釋?zhuān)篽ttps://blog.csdn.net/GitChat/article/details/78050311

如何基于Spark Streaming構(gòu)建實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)？

實(shí)現(xiàn)了spark的基本功能，包括任務(wù)調(diào)度、內(nèi)存管理、錯(cuò)誤恢復(fù)和存儲(chǔ)系統(tǒng)交互。Spark核還包含了彈性分布數(shù)據(jù)集的定義。

Spark是一個(gè)用于操作結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的程序。通過(guò)sparksql，我們可以使用SQL或hive（HQL）來(lái)查詢(xún)數(shù)據(jù)。它支持多種數(shù)據(jù)源，如hive table、JSON等，除了提供SQL查詢(xún)接口外，還支持SQL與傳統(tǒng)RDD的結(jié)合。開(kāi)發(fā)人員可以在應(yīng)用程序中同時(shí)使用SQL和API來(lái)查詢(xún)和分析數(shù)據(jù)。

spark提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流計(jì)算的組件（如web服務(wù)器日志或消息隊(duì)列）是數(shù)據(jù)流。

是一個(gè)搜索引擎，支持全文搜索，快速查詢(xún)es數(shù)據(jù)。

如何使用它取決于業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

EsSpark.savetoJson文件（）這樣的API可以將數(shù)據(jù)以JSON格式保存到es。

當(dāng)然，您也可以使用spark讀取ES中的數(shù)據(jù)，但一般來(lái)說(shuō)，用Java操作ES更方便。