作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 译自:http://blog.cloudera.com/blog/2015/03/exactly-once-spark-streaming-from-apache-kafka/ 查资料时发现上面这篇文章不错,虽然是1.3的老版本的知识,但是还是有借鉴的地方,业余时间按照自己的理解翻译了一遍,有不当的地方欢迎指正. Apache Spark 1.3的新版本包括从Apache Kafka读取数据的…

  怎样提高Spark Streaming的性能 1.创建多个接收器 待定:: 2.调节每一个batch interval的数据块的数量,其实就是调整上面第二个问题中提到的配置spark.streaming.blockInterva 待定:: 3.调整Recevier每秒接收数据的速率 待定:: 4.通过repartition这个API来增加并行度 待定:: 5.使用Kryo序列化机制 待定:: 6.使用CMS垃圾收集器 待定:: Spark Streaming的稳定性: BackPressur…

Kafka为一个分布式的消息队列,spark流操作kafka有两种方式: 一种是利用接收器(receiver)和kafaka的高层API实现. 一种是不利用接收器,直接用kafka底层的API来实现(spark1.3以后引入). Receiver方式 基于Receiver方式实现会利用Kakfa的高层消费API,和所有的其他Receivers一样,接受到的数据会保存到excutors中,然后由spark Streaming 来启动Job进行处理这些数据. 在默认的配置下,这种方式在失败的情况下,…

转自: http://www.csdn.net/article/2015-06-21/2825011 摘要:眼下大数据领域最热门的词汇之一便是流计算了,而其中最耀眼的无疑是来自Spark社区的SparkStreaming项目. 对于流计算而言,最核心的特点毫无疑问就是它对低时的需求,但这也带来了相关的数据可靠性问题. 2Driver HA 由于流计算系统是长期运行.且不断有数据流入,因此其Spark守护进程(Driver)的可靠性至关重要,它决定了Streaming程序能否一直正确地运行下去.…

应用场景:实时仪表盘(即大屏),每个集团下有多个mall,每个mall下包含多家shop,需实时计算集团下各mall及其shop的实时销售分析(区域.业态.店铺TOP.总销售额等指标)并提供可视化展现,之前时候一直在Strom实现,现在改为Spark2.3.2实现. 1.数据源:首先数据源来自于MQ.Socket.Flume和DFS等,一般Kafka.RocketMQ等居多,此处示例代码用的是RocketMQ: 2.实时计算框架:Storm(实时计算,Spout发射Tuple到各个Bolt,来一…

本节课主要从以下二个方面来解密SparkStreaming: 一.解密SparkStreaming运行机制 二.解密SparkStreaming架构 SparkStreaming运行时更像SparkCore上的应用程序,SparkStreaming程序启动后会启动很多job,每个batchIntval.windowByKey的job.框架运行启动的job.例如,Receiver启动时也启动了job,此job为其他job服务,所以需要做复杂的spark程序,往往多个job之间互相配合.SparkS…

这里使用的是低级API,因为高级API非常不好用,需要繁琐的配置,也不够自动化,却和低级API的效果一样,所以这里以低级API做演示 你得有zookeeper和kafka 我这里是3台节点主机 架构图 与高级API的区别,简单并行(不需要创造多个输入流,它会自动并行读取kafka的数据),高效(不会像receiver数据被copy两次),一次性语义(缺点:无法使用zookeeper的监控工具) 1.创建maven工程 首先添加pom依赖,其它运行依赖请参考 sparkStreaming整合Wor…

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…

简介 SparkStreaming是流式处理框架,是Spark API的扩展,支持可扩展.高吞吐量.容错的准实时数据流处理. 实时数据的来源可以是:Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets,并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据. 例如:map,reduce,join,window 最终,处理后的数据可以存放在文件系统,数据库等,方便实时展现. SparkStreaming 与 Storm, Flink(Native Streaming) 的比较…

Spark-读写HBase,SparkStreaming操作,Spark的HBase相关操作 1.sparkstreaming实时写入Hbase(saveAsNewAPIHadoopDataset方法) 2.sparkstreaming整合kafka实现exactly-once语义 3.sparkstreaming同时消费多个topic的数据实现exactly-once的语义 4.spark读取hbase数据(newAPIHadoopRDD方式) 5.spark读取hbase中的数据 6.spa…