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3.5 Spark Streaming容错性 第三章：Spark Streaming领域 - 3.5 Spark Streaming容错性详解与实践 3.5.1 Spark Streaming容错性概述 Spark Streaming应用运行在分布式环境中，不可避免地会面临各种类型的故障，例如节点失效、网络中断、进程崩溃等。容错性的目标是在这些故障发生时，保证应用能够持续运行，并且数据处理的正确性不受影响或尽可能减少影响。 会员。《3.5 Spark Streaming容错性》收录于灏天文库文集《Spark大数据分析与处理实战》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/178-spark%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B8%8E%E5%A4%84%E7%90%86%E5%AE%9E%E6%88%98

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