sparkstreaming关于偏移量的管理 在 Direct DStream初始化的时候,需要指定一个包含每个topic的每个分区的offset用于让Direct DStream从指定位置读取数据. offsets就是步骤4中所保存的offsets位置 读取并处理消息 处理完之后存储结果数据 用虚线圈存储和提交offset只是简单强调用户可能会执行一系列操作来满足他们更加严格的语义要求.这包括幂等操作和通过原子操作的方式存储offset. 最后,将offsets保存在外部持久化数据库如 HBa…

转发请注明原创地址 http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7994357.html spark-streaming定时对 DStreamGraph 和 JobScheduler 做 Checkpoint,来记录整个 DStreamGraph 的变化和每个 batch 的 job 的完成情况,Checkpoint 发起的间隔默认的是和 batchDuration 一致:即每次 batch 发起.提交了需要运行的 job 后就做 Checkpoint.另外在…

一.简介 流应用程序必须保证7*24全天候运行,因此必须能够适应与程序逻辑无关的故障[例如:系统故障.JVM崩溃等].为了实现这一点,SparkStreaming需要将足够的信息保存到容错存储系统中,以便它可以从故障中恢复. 检查点有两种类型. 1.元数据检查点 将定义流式计算的信息保存到容错存储系统[如HDFS等].这用于从运行流应用程序所在的节点的故障中恢复. 元数据包括: 1.配置 用于创建流应用程序的配置. 2.DStream操作 定义流应用程序的DStream操作集. 3.不完整的批次…

先说下版本情况: Spark 2.4.3 Scala 2.11.12 Flume-1.6.0 Flume配置文件: simple-agent.sources = netcat-source simple-agent.sinks = spark-sink simple-agent.channels = memory-channel #Describe/configure the source simple-agent.sources.netcat-source.type = netcat simp…

1.实时插入mysql时遇到的问题,使用的updateStaeBykey有状态的算子 必须设置checkpoint  如果报错直接删掉checkpoint 在创建的时候自己保存偏移量即可 再次启动时读取正确偏移量就行了 管他checkpoint  无关的事了 实时插入时有个问题是怎么进行mysql的数据覆盖 掉一批次的值: 1.使用局部更新的sql : insert into area_user_amt (date,country,provence,amt) values('${datekey}…

SparkStreaming概述 SparkStreaming是Spark核心API的一个扩展,它对实时流式数据的处理具有可扩展性.高吞吐量.可容错性等特点. SparkStreaming原理 SparkStreaming接收实时的输入数据流,然后将这些数据切分为批数据供Spark引擎处理,Spark引擎将数据生成最终的结果数据. 使用DStream从Kafka和HDFS等源获取连接的数据流.DStream是一系列连续的RDD组成. SparkStreaming数据源 基本源:HDFS等文件系统…

1.准备 事先在hdfs上创建两个目录: 保存上传数据的目录:hdfs://alamps:9000/library/SparkStreaming/data checkpoint的目录:hdfs://alamps:9000/library/SparkStreaming/CheckPoint_data ------------------------------------------------------ 2.源码 package stream; import java.util.Arrays;…

前言 当我在测试SparkStreaming的状态操作mapWithState算子时,当我们设置timeout(3s)的时候,3s过后数据还是不会过期,不对此key进行操作,等到30s左右才会清除过期的数据. 百度了很久,关于timeout的资料很少,更没有解决这个问题的文章,所以说,百度也不是万能的,有时候还是需要靠自己. 所以我就在周末研究了一下,然后将结果整理了出来,希望能帮助大家更全面的理解Spark状态计算. mapWithState 按理说Spark Streaming实时处理,数据…

当使用sparkstreaming处理流式数据的时候,它的数据源搭档大部分都是Kafka,尤其是在互联网公司颇为常见. 当他们集成的时候我们需要重点考虑就是如果程序发生故障,或者升级重启,或者集群宕机,它究竟能否做到数据不丢不重呢? 也就是通常我们所说的高可靠和稳定性,通常框架里面都带有不同层次的消息保证机制,一般来说有三种就是: at most once 最多一次 at least once 最少一次 exactly once  准确一次 在storm里面是通过ack和Trident,在spa…

在Tensorflow下使用SSD模型训练自己的数据集时,经过查找很多博客资料,已经成功训练出来了自己的模型,但就是在测试自己模型效果的时候,出现了如下错误. 2019-10-27 14:47:12.862573: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1401] OP_REQUIRES failed at save_restore_v2_ops.cc:184 : Not found: Key ssd_300_vgg/block3_box/L2Norm…