Spark Streaming概念学习系列之SparkStreaming运行原理

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Spark Streaming概念学习系列之SparkStreaming运行原理

SparkStreaming运行原理 Spark Streaming不断的从数据源获取数据(连续的数据流),并将这些数据按照周期划分为batch. Spark Streaming将每个batch的数据交给Spark Engine来处理(每个batch的处理实际上还是批处理,只不过批量很小,计算速度很快). 整个过程是持续的.…

Spark Streaming概念学习系列之SparkStreaming性能调优

SparkStreaming性能调优合理的并行度减少批处理所消耗时间的常见方式还有提高并行度.有以下三种方式可以提高并行度: 1.增加接收器数目有时如果记录太多导致单台机器来不及读入并分发的话,接收器会成为系统瓶颈.这时你就需要通过创建多个输入DStream(这样会创建多个接收器)来增加接收器数目,然后使用union 来把数据合并为一个数据源. 2.将收到的数据显式地重新分区如果接收器数目无法再增加,你可以通过使用DStream.repartition 来显式重新分区输入流(或者合并多个…

Spark Streaming概念学习系列之SparkStreaming的高层抽象DStream

不多说,直接上干货! SparkStreaming的高层抽象DStream 为了便于理解,Spark Streaming提出了DStream抽象,代表连续不断的数据流. DStream 是一个持续的RDD 序列. 可以从外部输入源创建DStream,也可以对其他DStream 应用进行转化操作得到新DStream. Dstream与RDD的关系 DStream 是一个持续的RDD 序列. 对Dstream的转换操作最终会映射到内部随时间不断生成的RDD上. Batch duration Spar…

Spark Streaming概念学习系列之Spark Streaming容错

Spark Streaming容错检查点机制-checkpoint 什么是检查点机制? Spark Streaming 周期性地把应用数据存储到诸如HDFS 或Amazon S3 这样的可靠存储系统中以供恢复时使用的机制叫做检查点机制检查点机制的作用控制发生失败时需要重算的状态数 Spark Streaming通过lineage重算,检查点机制则可以控制需要在lineage中回溯多远提供驱动器程序容错如果流计算应用中的驱动器程序崩溃了,你可以重启驱动器程序,并让驱动器程序从检查点恢复,…

Spark Streaming概念学习系列之Spark Streaming的竞争对手

不多说,直接上干货! Spark Streaming的竞争对手 Storm 在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology).这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行.一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去:而bolt则负责转换这些数据流,在bolt中可以完成计算.过滤等操作,bolt自身也可以随机…

Spark Streaming揭秘 Day6 关于SparkStreaming Job的一些思考

Spark Streaming揭秘 Day6 关于SparkStreaming Job的一些思考 Job是SparkStreaming的重要基础,今天让我们深入,进行一些思考. Job是什么? 首先,有个挺重要的概念要区分下,就是SparkStreaming中的Job和Spark core的Job并不相同,可以认为SparkStreaming中的Job是一个应用程序,不同于Spark core中的Job. 从Job的的定义来看,类似于一个Java Bean,核心是其run方法,相当于Java中线…