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,…

RDD的容错机制 RDD实现了基于Lineage的容错机制.RDD的转换关系,构成了compute chain,可以把这个compute chain认为是RDD之间演化的Lineage.在部分计算结果丢失时,只需要根据这个Lineage重算即可. 图1中,假如RDD2所在的计算作业先计算的话,那么计算完成后RDD1的结果就会被缓存起来.缓存起来的结果会被后续的计算使用.图中的示意是说RDD1的Partition2缓存丢失.如果现在计算RDD3所在的作业,那么它所依赖的Partition0.1.3…

引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新. 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本很高,需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同时还需要消耗更多的存储资源. 因此,Spark选择记录更新的方式.但是,如果更新粒度太细太多,那么记录更新成本也不低.因此,RDD只支持粗粒度转换,即只记录单个块上执行的单个操作,然后将创建RDD的一系列变换序列(每个RDD都包含了他是如何由其他RDD变换过来的以及如何重建某一块数据的信息…

引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新. 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本非常高,须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同一时候还须要消耗很多其它的存储资源. 因此,Spark选择记录更新的方式.可是,假设更新粒度太细太多,那么记录更新成本也不低.因此.RDD仅仅支持粗粒度转换,即仅仅记录单个块上运行的单个操作,然后将创建RDD的一系列变换序列(每一个RDD都包括了他是怎样由其它RDD变换过来的以及怎样重建…

一. 容错机制 1.背景 要理解Spark Streaming提供的容错机制,先回忆一下Spark RDD的基础容错语义: 1.RDD,Ressilient Distributed Dataset,是不可变的.确定的.可重新计算的.分布式的数据集.每个RDD都会记住确定好的计算操作的血缘关系, (val lines = sc.textFile(hdfs file); val words = lines.flatMap(); val pairs = words.map(); val wordCou…

本文来自Spark Streaming项目带头人 Tathagata Das的博客文章,他现在就职于Databricks公司.过去曾在UC Berkeley的AMPLab实验室进行大数据和Spark Streaming的研究工作.本文主要谈及了Spark Streaming容错的改进和零数据丢失. 以下为原文: 实时流处理系统必须要能在24/7时间内工作,因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力.最开始,Spark Streaming就支持从driver和worker故障恢复的能力.然而有些…

本期内容: 1. Spark Streaming Job架构与运行机制 2. Spark Streaming 容错架构与运行机制 事实上时间是不存在的,是由人的感官系统感觉时间的存在而已,是一种虚幻的存在,任何时候宇宙中的事情一直在发生着的. Spark Streaming好比时间,一直遵循其运行机制和架构在不停的在运行,无论你写多或者少的应用程序都跳不出这个范围. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streami…

1 Overview 当第一次碰到 Spark,尤其是 Checkpoint 的时候难免有点一脸懵逼,不禁要问,Checkpoint 到底是什么.所以,当我们在说 Checkpoint 的时候,我们到底是指什么? 网上找到一篇文章,说到 Checkpoint,大概意思是检查点创建一个已知的节点,SQL Server 数据库引擎可以在意外关闭或崩溃后从恢复期间开始应用日志中包含的更改.所以你可以简单理解成 Checkpoint 是用来容错的,当错误发生的时候,可以迅速恢复的一种机制,这里就不展开讲…

RDD渊源 弹性分布式数据集(RDD).它是MapReduce模型一种简单的扩展和延伸.RDD为了实现迭代.交互性和流查询等功能,须要保证RDD具备在并行计算阶段之间能够高效地数据共享的功能特性.RDD运用高效的数据共享概念和相似于MapReduce的操作方式,使得全部的计算工作能够有效地运行,并能够在当前特定的系统中获得关键性的优化. RDD是一种有容错机制的特殊集合,能够分布在集群的节点上,以函数式编操作集合的方式.进行各种并行操作.能够将RDD理解为一个具有容错机制的特殊集合,它提供了一种…

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…