阿里、华为各大厂团宠，用了爽到飞起！

1、SparkStreaming工作原理

2、SparkStreaming编写步骤

3、SparkStreaming消费Kafka中数据的两种方式？

……

大数据火了，连带着大数据的面试题也升级了，不积累一些高频面试知识点在一面就会被秒成渣。但凡和大数据挂钩的，Spark是必不可少的技能要求，不信，你看看这些动不动就35K、60K的高薪岗位，Spark出现的频率。

SparkStreaming是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量，具备容错机制的实时流数据处理能力。SparkStreaming接收Kafka、Flume、HDFS等各种来源的实时输入数据，进行处理后，处理结构保存在HDFS、DataBase等各种地方。

SparkStreaming使Spark拥有了流计算能力，对于各大企业处理实时任务来说，是绝对的香！

可是想要自学达到精通SparkStreaming，进而能够胜任企业岗位简直太难了！初学者往往一头雾水，有基础的在细节问题上也常常不知道如何下手，而通过度娘能解决的又实在有限，找别人请教也没办法形成体系化认知。

想要在这个高薪领域中分得一杯羹，今天我给大家支个招儿，短期突击+持续学习是程序员的制胜法宝。来自奈学教育的《SparkStreaming企业级实战》课程特别推荐给你，帮助你尽早积累项目经验，缩短职场晋升周期。

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关键是讲师李希沅足够牛逼，多个PB级数据知名项目在手，曾架构管理联通10000+台机器大数据集群，并为中国平安，中国移动等多家企业内训，绝对业内top！学完不仅面试一路绿灯，实操起来更是事半功倍。

课程将带你深入理解SparkStreaming原理及常用场景、企业级实时任务数据不丢失方案架构设计、企业级实时任务监控告警方案架构设计、SparkStreaming与Kafka的企业级整合方案。

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