Исправление проблем сериализации приемника Spark JDBC в структурированной потоковой передаче

Описание: В этом видео мы подробно рассмотрим распространённые проблемы, возникающие при использовании приёмника JDBC Spark в структурированных потоковых данных, уделяя особое внимание проблемам сериализации. Поскольку инженеры по обработке данных и разработчики всё чаще используют Spark для обработки данных в режиме реального времени, понимание того, как эффективно справляться с этими проблемами сериализации, критически важно для обеспечения бесперебойной передачи данных и целостности. Присоединяйтесь к нам, чтобы обсудить практические решения и рекомендации по преодолению этих препятствий и оптимизации ваших потоковых приложений.

Тема сегодняшнего дня: Исправление проблем сериализации приёмника JDBC Spark в структурированных потоковых данных

Спасибо, что уделили время. В этом видео я разберу ваш вопрос, предоставлю несколько ответов и, надеюсь, это поможет вам найти решение! Не забывайте всегда оставаться немного сумасшедшим, как я, и дочитайте до конца.

Не забывайте нажимать на паузу, если вопросы и ответы звучат слишком быстро.

Контент (кроме музыки и изображений) лицензирован по лицензии CC BY-SA meta.stackexchange.com/help/licensing

Хочу поблагодарить пользователей, показанных в этом видео:
Lukiz (https://stackoverflow.com/users/83702...
silent (https://stackoverflow.com/users/15371...)
Tzach Zohar (https://stackoverflow.com/users/53440...)

Товарные знаки являются собственностью их соответствующих владельцев.
Отказ от ответственности: Вся информация предоставляется «как есть» без каких-либо гарантий. Вы несёте ответственность за свои действия.

Пожалуйста, свяжитесь со мной, если что-то не так. Желаю вам хорошего дня.

Связано с: #spark, #jdbc, #sink, #serialization, #issues, #structuredstreaming, #fixing, #обработка данных, #apachespark, #потоковая передача данных, #инженерия данных, #etl, #большие данные, #аналитика в реальном времени, #конвейер данных, #настройка производительности, #устранение неполадок, #sparkstreaming, #сериализация данных, #sparksql