PIDRateEstimator是Spark Streaming用来实现backpressure的关键组件. 看了一些博客文章,感觉对它的解释都没有说到要点,还是自己来研究一下比较好. 首先,需要搞清楚的一个问题是Spark Streaming的backpressure是想让系统达到怎么样的一种状态.这个问题不明确,PIDRateEstimator的作用就搞不清楚. backpressure的目标 首先,backpressure这套机制是系统(由应用程序和物理资源组成的整体)的内在性质对Spar…

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…

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…

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…

  Spark Streaming对实时数据流进行分析处理,源源不断的从数据源接收数据切割成一个个时间间隔进行处理:   流处理与批处理有明显区别,批处理中的数据有明显的边界.数据规模已知:而流处理数据流并没有边界,也未知数据规模:   由于流处理的数据流特征,使之数据流具有不可预测性,而且数据处理的速率还与硬件.网络等资源有关,在这种情况下如不对源源不断进来的数据流速率进行限制,那当Spark节点故障.网络故障或数据处理吞吐量下来时还有数据不断流进来,那将有可能将出现OOM进而导致Spark…

Spark Streaming揭秘 Day17 资源动态分配 今天,让我们研究一下一个在Spark中非常重要的特性:资源动态分配. 为什么要动态分配?于Spark不断运行,对资源也有不小的消耗,在默认情况下,Spark采用的是粗粒度分配,那么低峰值时会产生大量的资源浪费. 比较有意思的是,在Spark Core和Spark Streaming中对于动态资源管理,采用了两种不同的思路. Spark core:动态资源控制 在SparkContext启动时,可以看到就有一个动态资源分配的属性控制,默…

SparkStreaming 源码分析 一节中从源码角度,描述了Streaming执行时代码的调用过程.下边就接收转化阶段过程再简单分析一下,为分析backpressure作准备. SparkStreaming的全过程分为两个阶段:数据接收转化阶段和Job产生与执行阶段.两个阶段通过数据接收转化阶段产生的Block联系在一起.下图是依据对基于Recevier的数据接收源转化部分源码分析所做. 数据接收转化过程可以分为如下几个关键步骤: Receiver接收外部数据流,其将接收的数据流交由Bloc…

SparkStreaming是架构在SparkCore上的一个"应用",SparkStreaming主要由DStreamGraph.Job的生成.数据的接收和导入以及容错四大模块组成,我们今天就从这四大模块入手,看看每个模块都有什么样的调优方式 1 DStreamGraph 其实这部分主要是算子的使用优化,这个跟Spark调优的内容是相同,在这一部分可以优化的内容有 重复使用的rdd进行cache 使用高性能的算子代替性能差的算子 reduceByKey\aggregateByKey代…

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas…

Overview A Quick Example Basic Concepts Linking Initializing StreamingContext Discretized Streams (DStreams) Input DStreams and Receivers Transformations on DStreams Output Operations on DStreams DataFrame and SQL Operations MLlib Operations Caching…