Crear
Descargar
Descarga SCORM
Para ser utilizado en un LMS (Moodle, Blackboard...)
Descarga normal
Para ser publicada en una web o blog.
La descarga de juegos es una característica exclusiva para usuarios con un Plan Académico o un Plan Comercial.
Obtén ahora tu Plan Académico o Comercial y comienza a integrar tus juegos en tu LMS, web o blog.
Obtener Plan Académico
Si lo deseas, puedes descargar un juego de prueba aquí y probar su integración:
Compartir juego
Test
Test

SPARK - LRBA 4

Intégralo en tu plataforma
G. Classroom M. Teams
Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.
Descargar
Has superado el número máximo de juegos que puedes integrar en Google Classroom con tu Plan actual.

Para integrar tantos juegos como quieras en Google Classroom, necesitas un Plan Académico o un Plan Comercial.

Obtener Plan Académico
Has superado el número máximo de juegos que puedes integrar en Microsoft Teams con tu Plan actual.

Para integrar tantos juegos como quieras en Microsoft Teams, necesitas un Plan Académico o un Plan Comercial.

Obtener Plan Académico
La descarga de juegos es una característica exclusiva para usuarios con un Plan Académico o un Plan Comercial.

Obtén ahora tu Plan Académico o Comercial y comienza a integrar tus juegos en tu LMS, web o blog.

Si lo deseas, puedes descargar un juego de prueba aquí y probar su integración:

Obtener Plan Académico

SPARK - LRBA 4

Test

Jugadas 20 %Acierto 90 Tiempo medio 06:16
Crear copia

Sobre esta actividad

Spark Streaming - Procesamiento de Datos en Tiempo Real

Creada por

HR Mexico
HR Mexico
México

Descarga la versión para jugar en papel

Crea tu propio juego gratis desde nuestro creador de juegos
Compite contra tus amigos para ver quien consigue la mejor puntuación en esta actividad
Crear reto

Top juegos

 %
Anónimo
Anónimo
 %
%
%
Has superado el número máximo de juegos que puedes imprimir con tu Plan actual.

Para imprimir tantos juegos como quieras, necesitas un Plan Académico o un Plan Comercial.

Obtener Plan Académico
Imprime tu juego
SPARK - LRBA 4
 

SPARK - LRBA 4Versión en línea

Spark Streaming - Procesamiento de Datos en Tiempo Real

por HR Mexico
1

¿Cuál es la unidad básica de procesamiento en Spark Streaming DStream?

2

¿Qué garantiza exactly-once semantics en Structured Streaming?

3

En Kafka Direct Stream, ¿cómo se evitan receivers?

4

¿Qué maneja el watermark en Structured Streaming?

5

¿Cuál es el rol de StreamingContext?

6

En updateStateByKey, ¿qué usa StateSpec?

7

¿Qué habilita backpressure?

8

En windowed reduceByKeyAndWindow, parámetros son:

9

¿Output mode para agregaciones full table?

10

¿Checkpoint almacena qué?

11

En Structured Streaming, ¿qué es foreachBatch?

12

¿Mejor práctica para escalabilidad Kafka?

13

¿Qué mide scheduling delay?

14

En fault-tolerance receiver, ¿qué es WAL?

15

¿Trigger para baja latencia experimental?

16

¿Para data late en joins stream-stream?

17

¿Config para max rate Kafka partition?

18

En caso fraude, ¿por qué watermark?

19

¿Diferencia key DStream vs Structured?

20

¿Buena práctica idempotencia?

Explicación

DStreams procesan datos en micro-lotes como RDDs por batch interval.

WAL persiste offsets/transacciones; idempotencia evita duplicados.

Direct API lee offsets directamente de Kafka topics __consumer_offsets.

Define cutoff para procesar/drop late data en agregaciones.

Inicializa context con batch duration; único por app.

StateSpec define función update y spec para storage/timeout.

Ajusta input rate dinámicamente basado en processing delay.

windowDuration para tamaño, slide para overlap (e.g., 30s/10s).

Complete emite toda tabla actualizada por trigger.

Permite recovery completo desde último batch completado.

Aplica función a cada micro-lote output DataFrame.

Tasks paralelos match Kafka partitions para throughput.

Indicador backpressure; alto delay sugiere overload.

Replica datos a checkpoint antes ACK fuente.

Spark 3.0+ modo continuo sub-second (microbatch no).

Watermarks permiten joins con bounds temporales.

Limita input per partition en backpressure mode.

Evita estado infinito; drop data post-threshold.

Structured unifica con Spark SQL, mejor optimización.

Commit offsets solo tras sink exitoso para replay-safe.

 
¿Estás seguro que quieres abandonar la página?

Al abandonar la página perderás el progreso del juego.