1.并行度 在direct方式下,sparkStreaming的task数量是等于kafka的分区数,kakfa单个分区的一般吞吐量为10M/s 常规设计下:kafka的分区数一般为broken节点的3,6,9倍比较合理 比如我的集群有6个broken节点,创建kafka的分区为18个,sparkStreaming的task也为18个,当然也可以适当放大分区,根据自己的数据量来合理规划集群及分区数 2.序列化 java的序列化很沉重,会序列化好多无关的(时间长) 举例:100000个简单的对象,…

1) --conf spark.dynamicAllocation.enabled=false 如果正在使用的是CDH的Spark,修改这个配置为false:开源的Spark版本则默认是false. 当为true时,即使指定了num-executors个数,spark-streaming应用也会占用整个集群的资源.   2) --conf spark.streaming.concurrentJobs=10 这个配置项的默认值为1,代表着新的batch过来之后只能在队列中等待之前的batch执行完…

使用 Kafka 和 Spark Streaming 构建实时数据处理系统 来源:https://www.ibm.com/developerworks,这篇文章转载自微信里文章,正好解决了我项目中的技术问题,非常感谢. 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型在数据…

摘要 在处理实时数据的过程中需要缓存的参与,由于在更新实时数据时并发处理的特点,因此在更新实时数据时经常产生新老数据相互覆盖的情况,针对这个情况调查了Redis事务和Lua脚本后,发现Redis事务并不能很好的满足该场景的业务需要,必须借助Lua脚本执行原子化的操作才能在理论上解决数据更新的准确性问题. 实时数据处理过程中遇到的问题 在处理实时数据的过程中,经常使用Redis存取数据执行CAS(check and set)操作.一般做法是先从Redis中获取到目标数据,然后根据数据的特征指标判断…

基于spark-streaming实时推荐系统(一) 基于spark-streaming实时推荐系统( 二) 基于spark-streaming实时推荐系统(三)…

原文链接:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice2/index.html?ca=drs-&utm_source=tuicool 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型…

1.1. 场景 在和开发人员做优化的时候,讨论最多的应该是结合应用场景编写出合适的SQL.并培训开发应该如何编写SQL让MySQL的性能尽量好.但是有一些的场景对于SQL的优化是行不通的. 打个比方,产品有这样的需求:针对每个商品实时显示销售者的销售量,并且按销售量做排序,还要实现 分页.这个需求看上去很简单,实现起来也很容易.无非就是对三张表(seller.goods.orders)进行查询.聚合.排序.但是对于上亿订单量来说,这样查询简直就是一个噩梦. 分析:这边主要是需要按销售量来进行排序…

Overview 整个项目的整体架构如下: 关于SparkStreaming的部分: Flume传数据到SparkStreaming:为了简单使用的是push-based的方式.这种方式可能会丢失数据,但是简单. SparkStreaming因为micro-batch的架构,跟我们这个实时热点的应用还是比较契合的. SparkStreaming这边是基于sliding window实现实时热搜的,batch interval待定(1min左右),window也待定(3~N* batch inte…

在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL. 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 2…

1.实时插入mysql时遇到的问题,使用的updateStaeBykey有状态的算子 必须设置checkpoint  如果报错直接删掉checkpoint 在创建的时候自己保存偏移量即可 再次启动时读取正确偏移量就行了 管他checkpoint  无关的事了 实时插入时有个问题是怎么进行mysql的数据覆盖 掉一批次的值: 1.使用局部更新的sql : insert into area_user_amt (date,country,provence,amt) values('${datekey}…

1 文档说明 该文档描述的是以storm为主体的实时处理架构,该架构包括了数据收集部分,实时处理部分,及数据落地部分. 关于不同部分的技术选型与业务需求及个人对相关技术的熟悉度有关,会一一进行分析. 该架构是本人所掌握的一种架构,可能会与其他架构有相似的部分,个人会一一解释对其的理解. 这个文章写的很详细,相信对大家在实时处理整体理解上会有帮助的. 2 实时处理架构 2.1 整体架构图 架构说明: 整个数据处理流程包括四部分,一部分是数据接入层,该部分从前端业务系统获取数据:中间部分是最重要的s…

自主实现的实时渲染引擎,对标对象ue4/ce5,超越u3d/klayge.MK2版本侧重于质量与速度的均衡,以下上传示范均为实测截图,均为全分辨率(网页上显示缩小了)1080p/60fps.…

完全自主实现,bloat-free.再次声明,这不是UE.U3D.CE.KlayGE! 老规矩,先贴图.后面有时间再补充描述. 1. 支持多跳间接全局光照2. 支持vxao/so.vxdiff/spec等全功能3. 支持近乎完美的全局遮蔽,屏幕空间遮蔽可以直接扔了4. 全局环境光照与基于图像的光照集成5. 支持中等规模以上场景,完全实时(尚未heavy optimazation)…

本文不是介绍如何使用CCNET+MSBuild+SVN构建自动编译系统,相关的内容可以从很多地方获取,可以再园子里搜一下. 随着我们的SVN库日益壮大,容量达到10G,几十G 甚至更大时,我们发现自动构建速度越来越慢,直到有一天你发现入了很小一段代码却不得不等待几小时构建完成,程序员的忍受是有极限的,因此我们决定采取措施实施优化. 首先,我们必须分析哪些因素导致了我们构建速度的减慢,罗列一下,大概如下几个方面: 1. SVN库太大,使得构建服务器在更新SVN代码时花费大量时间. 2. SVN库里…

一处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然…

写在前面 前段时间在实时获取SQLServer数据库变化时候,整个过程可谓是坎坷.然后就想在这里记录一下. 本文的技术栈: Debezium SQL Server Source Connector+Kafka+Spark+MySQL ps:后面应该会将数据放到Kudu上. 然后主要记录一下,整个组件使用和组件对接过程中一些注意点和坑. 开始吧 在处理实时数据时,需要即时地获得数据库表中数据的变化,然后将数据变化发送到Kafka中.不同的数据库有不同的组件进行处理. 常见的MySQL数据库,就有比…

1.解压 apache-storm-0.9.3.tar.gz   2.修改配置文件 conf/storm.yaml --zk地址  storm.zookeeper.servers:  - "wchb01"  - "wchb02"  - "wchb03" --配置zk端口 storm.zookeeper.port: 12181 --nimbus配置  nimbus.host: "wchb01" --storm状态目录 storm…

1.  解压  tar -zxvf   2.配置/app/kafka_2.9.2-0.8.1.1/config/server.properties     #标识--     broker.id=0   #地址--     host.name=192.168.3.1   #持久化--(多个用逗号分开)多个路径代表多个分区 log.dirs=/app/kafka_2.9.2-0.8.1.1/kafkaLogs #线程--    num.io.threads=8(要大于日志目录数) #每个topic…

1.  解压  tar -zxvf     2.配置       拷贝配置文件 :cp flume-conf.properties.template flume-conf.properties                                 cp flume-env.sh.template flume-env.sh        2.1:配置:vi flume-env.sh                         export JAVA_HOME=/app/jdk1.7.…

1. 解压 tar -zxvf 2.创建目录  zk根目录创建         mkdir zkdatalog  --日志          mkdir zkdata  ---快照文件 3.修改配置文件:cp zoo_sample.cfg zoo.cfg 添加如下内容 dataDir=/app/zookeeper-3.4.6/zkdata dataLogDir=app/zookeeper-3.4.6/zkdatalog  server.1=192.168.3.91:12888:13888 ser…

storm需要java和Python  部署依赖环境 --- 要求Java 6+ .Python 2.6.6+   java,python安装配置完成       …

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…

http://blog.csdn.net/wind19/article/details/7716326 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,觉得它们很是神秘,而神秘的东西常能勾起我的兴趣,在看过介绍它们的文章或论文之后,觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,最近凡是空闲时,便在看“Hadoop”,“MapReduce”“海量数据处理”这方面的论文.但在看论文的过程…

转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6704077 从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,觉得它们很是神秘,而神秘的东西常能勾起我的兴趣,在看过介绍它们的文章或论文之后,觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,最近凡是空闲时,便在看“Hadoop”…

从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,认为它们非常是神奇.而神奇的东西常能勾起我的兴趣.在看过介绍它们的文章或论文之后,认为Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,近期凡是空暇时,便在看"Hadoop"."MapReduce""海量数据处理"这方面的论文.但在看论…

本文转载自公众号 DBAplus社群 , 作者:谢麟炯 谢麟炯,唯品会大数据平台高级技术架构经理,主要负责大数据自助多维分析平台,离线数据开发平台及分析引擎团队的开发和管理工作,加入唯品会以来还曾负责流量基础数据的采集和数据仓库建设以及移动流量分析等数据产品的工作. 海量数据实时OLAP场景的困境 大数据 首先来看一下我们在最初几年遇到的问题.第一就是大数据,听起来好像蛮无聊的,但大数据到底是指什么呢?最主要的问题就是数据大,唯品会在这几年快速发展,用户流量数据从刚开始的几百万.几千万发展到现在…

版权申明:转载请注明出处.文章来源:bigdataer.net 1.什么是spark-streaming? 实际生产中会有许多应用到实时处理的场景,比如:实时监测页面点击,实时监测系统异常,实时监测来自于外部的攻击.针对这些场景,twitter研发了实时数据处理工具storm,并在后来开源.spark针对这些场景设计了spark-streaming实时计算模型,它允许用户使用一系列批处理的API去处理实时数据,能做到代码逻辑的重复使用.和spark中的rdd非常相似,spark-streamin…

概要: 随着电子商务的高速发展和普及应用,个性化推荐的推荐系统已成为一个重要研究领域. 个性化推荐算法是推荐系统中最核心的技术,在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣,决定着是否能够推荐用户真正感兴趣的信息,而面对用户的不断提升的需求,推荐系统不仅需要正确的推荐,还要实时地根据用户的行为进行分析并推荐最新的 结果. 实时推荐系统的任务就是为每个用户,不断地.精准地推送个性化的服务,甚至到达让用户体会到推荐系统比他们更了解自己的感觉. 本文主要研究的是基于模型的协同过滤算法-ALS以及实时推…

首先我们来看一个典型的互联网大数据平台的架构,如下图所示: 在这张架构图中,大数据平台里面向用户的在线业务处理组件用褐色标示出来,这部分是属于互联网在线应用的部分,其他蓝色的部分属于大数据相关组件,使用开源大数据产品或者自己开发相关大数据组件. 你可以看到,大数据平台由上到下,可分为三个部分:数据采集.数据处理.数据输出与展示. 数据采集 将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中,由于数据源不同,这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合.数据库同步通常用 Sqoop,日志同步可以选择…

大数据也是构建各类系统的时候一种全新的思维,以及架构理念,比如Storm,Hive,Spark,ZooKeeper,HBase,Elasticsearch,等等 storm,在做热数据这块,如果要做复杂的热数据的统计和分析,亿流量,高并发的场景下,最合适的技术就是storm,没有其他 举例说明: Storm:实时缓存热点数据统计->缓存预热->缓存热点数据自动降级 Hive:Hadoop生态栈里面,做数据仓库的一个系统,高并发访问下,海量请求日志的批量统计分析,日报周报月报,接口调用情况,业务…