反压(Back Pressure)机制主要用来解决流处理系统中,处理速度比摄入速度慢的情况.是控制流处理中批次流量过载的有效手段. 1 反压机制原理 Spark Streaming中的反压机制是Spark 1.5.0推出的新特性,可以根据处理效率动态调整摄入速率. 1.1 反压定义 当批处理时间(Batch Processing Time)大于批次间隔(Batch Interval,即 BatchDuration)时,说明处理数据的速度小于数据摄入的速度,持续时间过长或源头数据暴增,容易造成数据…

一.背景 在默认情况下,Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据.当 batch processing time > batch interval 的时候,也就是每个批次数据处理的时间要比 Spark Streaming 批间隔时间长:越来越多的数据被接收,但是数据的处理速度没有跟上,导致系统开始出现数据堆积,可能进一步导致 Executor 端出现 OOM 问题而出现失败的情况. 而在 Spark 1.5 版本之前…

https://www.jianshu.com/p/2779e73abcb8 看完本文,你能get到以下知识 Flink 流处理为什么需要网络流控? Flink V1.5 版之前网络流控介绍 Flink V1.5 版之前的反压策略存在的问题 Credit的反压策略实现原理,Credit是如何解决 Flink 1.5 之前的问题? 对比spark,都说flink延迟低,来一条处理一条,真是这样吗?其实Flink内部也有Buffer机制,Buffer机制具体是如何实现的? Flink 如何在吞吐量和…

实时流处理系统反压机制(BackPressure)综述 https://blog.csdn.net/qq_21125183/article/details/80708142 2018-06-15 19:05:37 MasterT-J 阅读数 4808更多 分类专栏: 实时流处理   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_21125183/article/details/80…

因特殊业务场景,如大促.秒杀活动与突发热点事情等业务流量在短时间内剧增,形成巨大的流量毛刺,数据流入的速度远高于数据处理的速度,对流处理系统构成巨大的负载压力,如果不能正确处理,可能导致集群资源耗尽最终集群崩溃,因此有效的反压机制(backpressure)对保障流处理系统的稳定至关重要. Storm和Spark Streaming都提供了反压机制,实现各不相同 对于开启了acker机制的storm程序,可以通过设置conf.setMaxSpoutPending参数来实现反压效果,如果下游组件(…

一. 容错机制 1.背景 要理解Spark Streaming提供的容错机制,先回忆一下Spark RDD的基础容错语义: 1.RDD,Ressilient Distributed Dataset,是不可变的.确定的.可重新计算的.分布式的数据集.每个RDD都会记住确定好的计算操作的血缘关系, (val lines = sc.textFile(hdfs file); val words = lines.flatMap(); val pairs = words.map(); val wordCou…

本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成,由 Apache Flink Contributor.OPPO 大数据平台研发负责人张俊老师分享.主要内容如下: 网络流控的概念与背景 TCP的流控机制 Flink TCP-based 反压机制(before V1.5) Flink Credit-based 反压机制 (since V1.5) 总结与思考 网络流控的概念与背景 为什么需要网络流控 首先我们可以看下这张最精简的网络流控的图,Producer 的吞吐率是 2MB/s,Consum…

先上一张图整体了解Flink中的反压   可以看到每个task都会有自己对应的IG(inputgate)对接上游发送过来的数据和RS(resultPatation)对接往下游发送数据, 整个反压机制通过inputgate,resultPatation公用一个一定大小的memorySegmentPool来实现(Flink 中memorySegment作为内存使用的抽象,类比bytebuffer), 公用一个pool当接收上游数据时Decoder,往下游发送数据时Encoder,都会向pool中请求…

上一篇<Flink接收端反压机制>说到因为Flink每个Task的接收端和发送端是共享一个bufferPool的,形成了天然的反压机制,当Task接收数据的时候,接收端会根据积压的数据量以及可用的buffer数量(可用的memorySegment数)来决定是否向上游发送Credit(简而言之就是当我还有空间的时候,我向上游也就是上一个Task的发送端发送一个ack消息,表明我还有空间你可以发送数据过来,如果下游没有给你Credit就证明下游已经堵了,没有空间了也就不能继续往下游发送了) 现在从…

1.为什么引入Backpressure 默认情况下,Spark Streaming通过Receiver以生产者生产数据的速率接收数据,计算过程中会出现batch processing time > batch interval的情况,其中batch processing time 为实际计算一个批次花费时间, batch interval为Streaming应用设置的批处理间隔.这意味着Spark Streaming的数据接收速率高于Spark从队列中移除数据的速率,也就是数据处理能力低,在设置…