一.SparkStreaming概述 SparkStreaming是一种构建在Spark基础上的实时计算框架,它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力,以吞吐量高和容错能力强著称. SparkStreaming会将源数据以batch为单位来进行处理,每一批数据封装为一个DStream.即SparkStreaming处理的就是一个一个的DStream,而DStream底层就是RDD. 二.架构及原理 SparkStreaming是一个对实时数据流进行高通量.容错处理的流式处理系统,可以对接多种数…

)(_+_) ) 查看是否存在,如果存在直接获取 )) ssc.checkpoint() )) //使用updateStateByKey 来更新状态 val stateDstream = wordDstream.updateStateByKey[Int](updateFunc) stateDstream.print() ssc.start() ssc.awaitTermination() }} ssc.checkPoint 如果在集群上运行会报出如下的错误: org.apache.spark.S…

业务背景: 需要通过redis判断当前用户是否是新用户.当出现新用户后,会将该用户放入到redis中,以标明该用户已不是新用户啦. 出现问题: 发现入库时,并没有新用户入库,但我看了数据了,确实应该是有新数据 问题原因: 因为在判断新用户这一步是在flatmap这一步做的. 而flatmap后的RDD,后边会被两个action使用. 问题是,因为是执行两次action时,flatmap也会执行两次. 而最终入库的代码是在第二个RDD中.结果就是永远不会存在最新用户啦 解决方案: 在flatmap…

SparkStreaming 分析 (基于1.5版本源码) SparkStreaming 介绍 SparkStreaming是一个流式批处理框架,它的核心执行引擎是Spark,适合处理实时数据与历史数据混合处理的场景.其处理流程如下: 1.    接收实时流数据并持久化 2.    将实时流以时间片切分成多个批次 3.    将每块(一个批次)的数据做为RDD,并用RDD操作处理数据 4.    每块数据生成一个SparkJob,提交Spark进行处理,并返回结果 Dstream 介绍 Spar…

作者从容错.性能等方面优化了长时间运行在yarn上的spark-Streaming作业 对于长时间运行的Spark Streaming作业,一旦提交到YARN群集便需要永久运行,直到有意停止.任何中断都会引起严重的处理延迟,并可能导致数据丢失或重复.YARN和Apache Spark都不是为了执行长时间运行的服务而设计的.但是,它们已经成功地满足了近实时数据处理作业的常驻需求.成功并不一定意味着没有技术挑战. 这篇博客总结了在安全的YARN集群上,运行一个关键任务且长时间的Spark Strea…

Spark Streaming用于流式数据的处理.Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字等等.数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如:map.reduce.join.window等进行运算.而结果也能保存在很多地方,如HDFS,数据库等 和Spark基于RDD的概念很相似,Spark Streaming使用离散化流(discretized stream)作为抽象表示,叫作DStream.DStream…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 从kafka消费消息的偏移量存储到ZK 或者 mysql 或者 hbase,进行主动管理. 以下举例通过ZK进行存储管理: package manageoffset; import java.util.Map; import kafka.common.TopicAndPartition;…

参考上篇博文:https://www.cnblogs.com/niutao/p/10547718.html 同样的逻辑,不同的封装 package offsetInZookeeper /** * Created by angel */ import java.lang.Object import kafka.utils.{ZKGroupTopicDirs, ZkUtils} import org.apache.kafka.clients.consumer.{ConsumerRecord, Kaf…

版本声明: kafka:1.0.1 spark:2.1.0 注意:在使用过程中可能会出现servlet版本不兼容的问题,因此在导入maven的pom文件的时候,需要做适当的排除操作 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2…

生产中,为了保证kafka的offset的安全性,并且防止丢失数据现象,会手动维护偏移量(offset) 版本:kafka:0.8 其中需要注意的点: 1:获取zookeeper记录的分区偏移量 2:获取broker中实际的最小和最大偏移量 3:将实际的偏移量和zookeeper记录的偏移量进行对比,如果zookeeper中记录的偏移量在实际的偏移量范围内则使用zookeeper中的偏移量 4:反之,使用实际的broker中的最小偏移量 KafkaHelper: import kafka.com…