spark与kafka整合需要引入spark-streaming-kafka.jar,该jar根据kafka版本有2个分支,分别是spark-streaming-kafka-0-8和spark-streaming-kafka-0-10. jar包分支选择原则:0.10.0>kafka版本>=0.8.2.1,选择spark-streaming-kafka-0-8:kafka版本>=0.10.0,选择spark-streaming-kafka-0-10. kafka0.8.2.1及之后版本依…

spark on yarn 的执行过程在 yarn RM 上无法直接查看,即 http://192.168.10.10:8088,这对于调试程序很不方便,所以需要手动配置 配置方法 1. 配置 spark-defaults.conf  cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf 添加如下配置 spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://hadoop10:9000//user…

spark sql可以与hbase交互,比如说通过jdbc,但是实际使用时,一般是利用phoenix操作hbase.此时,需要在项目中引入phoenix-core-4.10.0-HBase-1.2.jar和phoenix-spark-4.10.0-HBase-1.2.jar. java代码示例: public static void main(String[] args) { SparkSession spark = SparkSession.builder() .appName("heihei…

一 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 1.1数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如,总共有1000个task,997个task都在1分钟之内执行完了,但是剩余两三个task却要一两个小时.这种情况很常见. 原本能够正常执行的Spark作业,某天突然报出OOM(内存溢出)异常,观察异…

本文测试的Spark版本是1.3.1 Spark Streaming编程模型: 第一步: 需要一个StreamingContext对象,该对象是Spark Streaming操作的入口 ,而构建一个StreamingContext对象需要两个参数: 1.SparkConf对象:该对象是配置Spark 程序设置的,例如集群的Master节点,程序名等信息 2.Seconds对象:该对象设置了StreamingContext多久读取一次数据流 第二步: 构建好入口对象之后,直接调用该入口的方法读取各…

本文旨在解析 spark on Yarn 的内存管理,使得 spark 调优思路更加清晰 内存相关参数 spark 是基于内存的计算,spark 调优大部分是针对内存的,了解 spark 内存参数有也助于我们理解 spark 内存管理 spark.driver.memory:默认 512M spark.executor.memory:默认 512M spark.yarn.am.memory:默认 512M spark.yarn.driver.memoryOverhead:driver memor…

一.简介 1.简介 简 介• Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统• 一种分布式的.基于发布/订阅的消息系统 2.特点 – 消息持久化:通过O(1)的磁盘数据结构提供数据的持久化– 高吞吐量:每秒百万级的消息读写– 分布式:扩展能力强– 多客户端支持:java.php.python.c++ ……– 实时性:生产者生产的message立即被消费者可见 3.基本组件 • Broker:每一台机器叫一个Broker• Producer:日志消息生产者,用来写数据• Consu…

基于Receivers的方法 这个方法使用了Receivers来接收数据.Receivers的实现使用到Kafka高层次的消费者API.对于所有的Receivers,接收到的数据将会保存在Spark executors中,然后由Spark Streaming启动的Job来处理这些数据. 然而,在默认的配置下,这种方法在失败的情况下会丢失数据,为了保证零数据丢失,你可以在Spark Streaming中使用WAL日志,这是在Spark 1.2.0才引入的功能,这使得我们可以将接收到的数据保存到WA…

当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器: 2.应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3.启用了WAL特性(Write ahead log). 下面我将简单地介绍这些先决条件. 可靠的数据源和可靠的接收器 对于一些输入数据源(比如Kafka),Spark S…

在本博客的<Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)>文章中介绍了如何使用基于Receiver的方法使用Spark Streaming从Kafka中接收数据.本文将介绍如何使用Spark 1.3.0引入的Direct API从Kafka中读数据. 和基于Receiver接收数据不一样,这种方式定期地从Kafka的topic+partition中查询最新的偏移量,再根据定义的偏移量范围在每个batch里面处理数据.当作业需要处理的数据来临时,spark通过调用Kafka的简单…