前面一篇讲到了,DAG静态模板的生成.那么spark streaming会在每一个batch时间一到,就会根据DAG所形成的逻辑以及物理依赖链(dependencies)动态生成RDD以及由这些RDD组成的job,并形成一个job集合提交到集群当中执行.那么下面我们具体分析这三个步骤. 首先从JobScheduler讲起.在本节所需要了解的是JobScheduler的两个重要对象.jobExecutor与JobHandler.jobExecutor是一个名为streaming-job-execu…

原创文章,转载请注明:转载自 周岳飞博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/)  Spark streaming 程序的运行过程是将DStream的操作转化成RDD的操作,Spark Streaming 和 Spark Core 的关系如下图(图片来自spark官网) Spark Streaming 会按照程序设定的时间间隔不断动态生成Job来处理输入数据,这里的Job生成是指将Spark Streaming 的程序翻译成Spark内核的RDD操作,翻译的过程并不会触发…

本期内容 : Spark Streaming中的空RDD处理 Spark Streaming程序的停止 由于Spark Streaming的每个BatchDuration都会不断的产生RDD,空RDD有很大概率的,如何进行处理将影响其运行的效率.资源的有效使用. Spark Streaming会不断的接收数据,在不清楚接收的数据处理到什么状态,如果你强制停止掉的话,会涉及到数据不完整操作或者一致性相关问题. 一. Spark Streaming中的空RDD处理 : ForEachRDD是产生Ds…

DStream 1.1基本说明 1.1.1 Duration Spark Streaming的时间类型,单位是毫秒: 生成方式如下: 1)new Duration(milli seconds) 输入毫秒数值来生成: 2)seconds(seconds) 输入秒数值来生成: 3)Minutes(minutes) 输入分钟数值来生成: 1.1.2 slideDuration /** Time interval after which the DStream generates a RDD */ de…

本期内容 : Receiver启动的方式设想 Receiver启动源码彻底分析 多个输入源输入启动,Receiver启动失败,只要我们的集群存在就希望Receiver启动成功,运行过程中基于每个Teark启动都有可能运行失败. 启动一个应用程序的不同Receiver采用一个不同RDD的partion代表不同的Receiver ,然后启动的时候不同的partion执行层面是不同的Teark ,每个Teark启动的时候就真正的启动一个Receiver. 优点: 这种比较简单,就是使用Spark Co…

import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import scala.collection.mutable object DStream_RDDqueue { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf=new SparkConf()…

本节主要内容: 一.DStream与RDD关系的彻底的研究 二.StreamingRDD的生成彻底研究 Spark Streaming RDD思考三个关键的问题: RDD本身是基本对象,根据一定时间定时产生RDD的对象,随着时间的积累,不对其管理的话会导致内存会溢出,所以在BatchDuration时间内执行完RDD操作后,需对RDD进行管理. 1.DStream生成RDD的过程,DStream到底是怎么生成RDD的? 2.DStream和RDD到底什么关系? 3.运行之后怎么对RDD处理? 所…

一.基于 Spark 做 Spark Streaming 的思路 Spark Streaming 与 Spark Core 的关系可以用下面的经典部件图来表述: 在本节,我们先探讨一下基于 Spark Core 的 RDD API,如何对 streaming data 进行处理.理解下面描述的这个思路非常重要,因为基于这个思路详细展开后,就能够充分理解整个 Spark Streaming 的模块划分和代码逻辑. 第一步,假设我们有一小块数据,那么通过 RDD API,我们能够构造出一个进行数据处…

第1章 Spark Streaming 概述1.1 什么是 Spark Streaming1.2 为什么要学习 Spark Streaming1.3 Spark 与 Storm 的对比第2章 运行 Spark Streaming第3章 架构与抽象第4章 Spark Streaming 解析4.1 初始化 StreamingContext4.2 什么是 DStreams4.3 DStream 的输入4.3.1 基本数据源4.3.2 高级数据源4.4 DStream 的转换4.4.1 无状态转化操作…

1 解密Spark Streaming运行机制 上节课我们谈到了技术界的寻龙点穴.这就像过去的风水一样,每个领域都有自己的龙脉,Spark就是龙脉之所在,它的龙穴或者关键点就是SparkStreaming.这是上一节课我们非常清晰知道的结论之一.而且上一节课,我们采用了降维的方式.所谓降维的方式,是指把时间放大,就是把时间变长的情况下,我们做SparkStreaming的案例演示的实战,实战的结果是,我们发现在特定的时间段里面,确实是具体的RDD在工作,那么这一节课有必要在上一节课的基础上去谈一…