{"id":174017,"date":"2023-04-10T19:49:53","date_gmt":"2023-04-10T18:49:53","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=174017"},"modified":"2023-10-29T21:15:52","modified_gmt":"2023-10-29T20:15:52","slug":"spark-streaming-was-ist-das-wie-funktioniert-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/spark-streaming-was-ist-das-wie-funktioniert-es","title":{"rendered":"Spark Streaming: Was ist das? Wie funktioniert es?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"174017\" class=\"elementor elementor-174017\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4ae84d1c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4ae84d1c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-213557f4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"213557f4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Spark Streaming ist eine innovative L\u00f6sung f\u00fcr die Verarbeitung von Daten in Echtzeit. Es ist eine Komponente des Apache Spark Frameworks und bietet au\u00dfergew\u00f6hnliche Leistung, Skalierbarkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-391116c6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"391116c6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Dieses verteilte <strong>Echtzeitverarbeitungssystem<\/strong> wurde entwickelt, um die komplexesten Anforderungen an die Verarbeitung von Echtzeitdaten zu erf\u00fcllen. Es erm\u00f6glicht komplexe Analysen und Transformationsaufgaben f\u00fcr Daten aus verschiedenen Quellen (wie soziale Netzwerke, angeschlossene Ger\u00e4te oder Sensoren).<\/p><p>Dank seiner fortschrittlichen Funktionen, wie der Verwaltung sehr <strong>gro\u00dfer Datenstr\u00f6me<\/strong>, der Integration verschiedener Datenquellen und der Unterst\u00fctzung von Fehlertoleranz, hat sich Spark Streaming als erste Wahl f\u00fcr Unternehmen etabliert, die eine effiziente Verarbeitung von Echtzeitdaten anstreben.<\/p><p>Die Anwendungsbereiche f\u00fcr eine solche Technologie sind sehr vielf\u00e4ltig. Sie reichen von der Betrugserkennung \u00fcber die \u00dcberwachung von Finanzm\u00e4rkten bis hin zu personalisierten Empfehlungen f\u00fcr Online-Eink\u00e4ufe und nat\u00fcrlich Analysen in sozialen Netzwerken.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-219560c6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"219560c6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-263864a1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"263864a1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktioniert das Streaming von Daten mit Spark Streaming ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e82b8cc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6e82b8cc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Daten-Streaming ist ein Echtzeitprozess, bei dem Daten, die kontinuierlich anfallen, verarbeitet und in Echtzeit analysiert werden.<\/p><p><a href=\"https:\/\/spark.apache.org\/docs\/latest\/streaming-programming-guide.html\">Spark Streaming<\/a> verwendet eine sogenannte &#8222;Micro-Batch&#8220;-Architektur, was bedeutet, dass die Daten in kleine Stapel, sogenannte &#8222;Batches&#8220;, aufgeteilt und sequentiell verarbeitet werden. Jeder Batch wird in Spark als <strong>RDD (Resilient Distributed Dataset)<\/strong> behandelt, wodurch die parallele Verarbeitungsleistung von Spark genutzt werden kann. Zur Erinnerung: Ein <strong>RDD ist die Datenbankeinheit in <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-spark\">Apache Spark<\/a><\/strong>, die eine unver\u00e4nderliche Sammlung von Daten ist, die parallel \u00fcber mehrere Knoten in einem Cluster geteilt werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3faf1a7d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3faf1a7d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1071\" height=\"239\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/image2-1-1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-174021\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/image2-1-1.png 1071w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/image2-1-1-300x67.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/image2-1-1-1024x229.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/image2-1-1-768x171.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1071px) 100vw, 1071px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6eb32627 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"6eb32627\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/terminvereinbarung\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Data Streaming mit Spark lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-35f7197a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"35f7197a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-741695ce elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"741695ce\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind DStreams in Spark Streaming ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d243e89 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3d243e89\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Spark Streaming bietet eine<strong> High-Level-Abstraktion namens &#8222;diskretisierter Stream&#8220; (Discretized Stream)<\/strong> oder DStream, die einen kontinuierlichen Datenstrom darstellen. Sie k\u00f6nnen als kontinuierliche RDDs betrachtet werden, wobei jeder RDD die in einem definierten Intervall erzeugten Daten darstellt.<\/p><p>DStreams k\u00f6nnen aus Eingabestr\u00f6men von Quellen wie <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-kafka\">Kafka<\/a>, Twitter oder Flume oder durch Anwendung von High-Level-Operationen auf andere DStreams erstellt werden und k\u00f6nnen verwendet werden, um verschiedene Operationen wie Filtern, Aggregieren, Joinen usw. auszuf\u00fchren, um die resultierenden Daten in Echtzeit zu produzieren<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2bf5845 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2bf5845\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1290\" height=\"408\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/image3-1-1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-174022\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/image3-1-1.png 1290w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/image3-1-1-300x95.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/image3-1-1-1024x324.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/image3-1-1-768x243.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1290px) 100vw, 1290px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1ec9c2dc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1ec9c2dc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Nehmen wir ein Beispiel:<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-144b356e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"144b356e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Angenommen, du arbeitest f\u00fcr ein \u00f6ffentliches Verkehrsunternehmen, das in Echtzeit \u00fcberwachen m\u00f6chte, welche Fahrg\u00e4ste in die Busse ein- und aussteigen. Zu diesem Zweck sind die Busse mit Sensoren ausgestattet, die kontinuierlich Informationen an die Server des Unternehmens senden.<\/p><p>Spark Streaming wird es uns erm\u00f6glichen, einen DStream zu verwenden, um diese Echtzeitdaten zu verarbeiten, wobei jeder DStream die Daten repr\u00e4sentiert, die von den Sensoren der Busse in vordefinierten Zeitintervallen gesendet werden. Wir werden Operationen auf diesen DStreams verwenden, um unsere Analysen in Echtzeit durchzuf\u00fchren. Mithilfe von Aggregationen k\u00f6nnen wir die Gesamtzahl der Fahrg\u00e4ste in den Bussen zu jedem Zeitpunkt erhalten. Wir k\u00f6nnen auch Filter verwenden, um Busse zu identifizieren, die ihre maximale Kapazit\u00e4t erreicht haben, und so Warnungen f\u00fcr die Sicherheit der Fahrg\u00e4ste aussenden.<\/p><p>Alles in allem k\u00f6nnen wir mit<strong> Spark Streaming Echtzeitanalysen der von den Sensoren<\/strong> gesendeten Daten durchf\u00fchren und die Ergebnisse nutzen, um die Sicherheit und Effizienz des \u00f6ffentlichen Nahverkehrssystems zu verbessern.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-403f146a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"403f146a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2f11f803 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2f11f803\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist mit Fehlertoleranz und Replikation?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-228aa879 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"228aa879\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Spark Streaming gew\u00e4hrleistet Fehlertoleranz durch Techniken zur Datenreplikation und zur \u00dcbernahme von Aufgaben.<\/p><ul><li>Bei der <strong>Datenreplikation<\/strong> werden die Daten auf mehreren Knoten dupliziert, um ihre Verf\u00fcgbarkeit zu gew\u00e4hrleisten, wenn ein Knoten ausf\u00e4llt. Diese Ma\u00dfnahme sorgt auch f\u00fcr die Robustheit des Systems, indem sichergestellt wird, dass die Daten nicht verloren gehen.<\/li><li><strong>Task Recovery<\/strong> hingegen ist ein Mechanismus, bei dem Tasks bei einem Ausfall auf anderen Knoten neu gestartet werden, damit die Daten auch bei Problemen weiter verarbeitet werden k\u00f6nnen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-12c9681e elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"12c9681e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"628\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/image1-1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-174023\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/image1-1.png 1200w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/image1-1-300x157.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/image1-1-1024x536.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/image1-1-768x402.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-317ef81e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"317ef81e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5a01121d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5a01121d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6d5b72c6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6d5b72c6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Spark Streaming erm\u00f6glicht es, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-science-und-big-data-im-zeitalter-von-big-data-die-business-intelligence-abloest\">Big-Data-Probleme in Echtzeit zu l\u00f6sen.<\/a> Die Tatsache, dass Spark Streaming verschiedene Datenquellen unterst\u00fctzt und es erm\u00f6glicht, nur ein Framework f\u00fcr so unterschiedliche Anforderungen zu verwenden, ist ein gro\u00dfer Vorteil.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-62a7c5e5 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"62a7c5e5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Data Streaming lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6a2502b1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6a2502b1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-274a986 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"274a986\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Wie funktioniert das Streaming von Daten?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Spark Streaming verwendet eine sogenannte \"Micro-Batch\"-Architektur, was bedeutet, dass die Daten in kleine Stapel, sogenannte \"Batches\", aufgeteilt und sequentiell verarbeitet werden. 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